20 pitanja i odgovora - Mašinsko učenje - Potpuno povezani i konvolucioni slojevi

20 pitanja

1. Šta su potpuno povezani slojevi u mašinskom učenju?
2. Kako funkcionišu potpuno povezani slojevi u neuronskim mrežama?
3. Koje su prednosti i mane potpuno povezanih slojeva?
4. Šta su konvolucioni slojevi u mašinskom učenju?
5. Kako funkcionišu konvolucioni slojevi u neuronskim mrežama?
6. Koje su prednosti i mane konvolucionih slojeva?
7. Kako se potpuno povezani slojevi razlikuju od konvolucionih slojeva?
8. U kojim situacijama se koriste potpuno povezani slojevi?
9. U kojim situacijama se koriste konvolucioni slojevi?
10. Kako konvolucioni slojevi doprinose prepoznavanju slika?
11. Kako potpuno povezani slojevi doprinose klasifikaciji podataka?
12. Koji su ključni elementi konvolucionih slojeva?
13. Kako se treniraju konvolucioni slojevi u dubokim neuronskim mrežama?
14. Koje tehnike se koriste za optimizaciju potpuno povezanih slojeva?
15. Koji su izazovi u korišćenju potpuno povezanih slojeva u velikim mrežama?
16. Koji su izazovi u korišćenju konvolucionih slojeva u mrežama za prepoznavanje slika?
17. Kako regularizacija utiče na performanse potpuno povezanih slojeva?
18. Kako regularizacija utiče na performanse konvolucionih slojeva?
19. Koje su najčešće arhitekture koje koriste konvolucione slojeve?
20. Koje su najčešće arhitekture koje koriste potpuno povezane slojeve?

Odgovori na pitanja

1. Šta su potpuno povezani slojevi u mašinskom učenju? Potpuno povezani slojevi (fully connected layers) su slojevi u neuronskoj mreži gde je svaki neuron povezan sa svakim neuronom u prethodnom i sledećem sloju.

2. Kako funkcionišu potpuno povezani slojevi u neuronskim mrežama? Potpuno povezani slojevi funkcionišu tako što svaki neuron iz prethodnog sloja šalje svoj izlaz kao ulaz svakom neuronu u sledećem sloju. Svaka veza ima pridruženu težinu koja se optimizuje tokom treninga mreže.

3. Koje su prednosti i mane potpuno povezanih slojeva? Prednosti: Moguće je hvatanje složenih nelinearnih odnosa u podacima. Mane: Imaju veliki broj parametara što može dovesti do pretreniranja i visokih računalnih troškova.

4. Šta su konvolucioni slojevi u mašinskom učenju? Konvolucioni slojevi (convolutional layers) su slojevi koji primenjuju konvoluciju nad ulazom koristeći filtere kako bi ekstrakovali značajke kao što su ivice, teksture i oblici.

5. Kako funkcionišu konvolucioni slojevi u neuronskim mrežama? Konvolucioni slojevi funkcionišu tako što primenjuju set filtera na ulazni podatak. Svaki filter klizi preko ulaza i proizvodi mapu značajki (feature map) koja predstavlja detektovane karakteristike.

6. Koje su prednosti i mane konvolucionih slojeva? Prednosti: Smanjen broj parametara, lokalna povezivanja, automatsko ekstraktovanje značajki. Mane: Može biti složeno za implementaciju i tuning.

7. Kako se potpuno povezani slojevi razlikuju od konvolucionih slojeva? Potpuno povezani slojevi povezuju svaki neuron sa svakim, dok konvolucioni slojevi koriste lokalne veze sa delovima ulaza i dele težine filtera.

8. U kojim situacijama se koriste potpuno povezani slojevi? Potpuno povezani slojevi se često koriste u završnim slojevima neuronskih mreža za klasifikaciju, regresiju i druge zadatke gde je potrebno integrisati sve ekstraktovane značajke.

9. U kojim situacijama se koriste konvolucioni slojevi? Konvolucioni slojevi se koriste u zadacima prepoznavanja slika, video analizi, detekciji objekata i segmentaciji, gde je važno ekstraktovati prostorne i lokalne značajke.

10. Kako konvolucioni slojevi doprinose prepoznavanju slika? Konvolucioni slojevi doprinose prepoznavanju slika tako što automatski uče i detektuju različite značajke kao što su ivice, teksture i kompleksi obrasci koji su ključni za klasifikaciju i prepoznavanje.

11. Kako potpuno povezani slojevi doprinose klasifikaciji podataka? Potpuno povezani slojevi kombinuju ekstraktovane značajke iz prethodnih slojeva i donose konačnu odluku o klasifikaciji baziranu na naučenim parametrima tokom treninga.

12. Koji su ključni elementi konvolucionih slojeva? Ključni elementi uključuju filtere (kernels), stride (korak filtracije), padding (dodavanje margina) i aktivacione funkcije koje se primenjuju na proizvedene mape značajki.

13. Kako se treniraju konvolucioni slojevi u dubokim neuronskim mrežama? Konvolucioni slojevi se treniraju korišćenjem algoritama za optimizaciju kao što je stohastički gradijentni spust (SGD), uz propagaciju greške kroz mrežu koristeći tehniku unazadne propagacije.

14. Koje tehnike se koriste za optimizaciju potpuno povezanih slojeva? Tehnike uključuju različite algoritme za optimizaciju kao što su Adam, RMSProp, L2 regularizacija, Dropout i metode za smanjenje pretreniranja.

15. Koji su izazovi u korišćenju potpuno povezanih slojeva u velikim mrežama? Izazovi uključuju veliki broj parametara koji mogu dovesti do pretreniranja, visoke računalne troškove i potrebu za velikim količinama podataka za efikasan trening.

16. Koji su izazovi u korišćenju konvolucionih slojeva u mrežama za prepoznavanje slika? Izazovi uključuju složenost dizajniranja arhitekture mreže, tuning hiperparametara, računske troškove i potrebu za velikim datasetima za efikasno učenje značajki.

17. Kako regularizacija utiče na performanse potpuno povezanih slojeva? Regularizacija kao što je Dropout ili L2 regularizacija pomaže u smanjenju pretreniranja, čineći model robusnijim i sposobnijim za generalizaciju na neviđene podatke.

18. Kako regularizacija utiče na performanse konvolucionih slojeva? Regularizacija u konvolucionim slojevima pomaže u smanjenju pretreniranja i poboljšava sposobnost mreže da generalizuje na nove podatke, što je posebno važno kod složenih zadataka prepoznavanja.

19. Koje su najčešće arhitekture koje koriste konvolucione slojeve? Najčešće arhitekture uključuju LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception), ResNet i mnoge druge moderne varijante koje se koriste za različite zadatke prepoznavanja slika.

20. Koje su najčešće arhitekture koje koriste potpuno povezane slojeve? Najčešće arhitekture koje koriste potpuno povezane slojeve uključuju klasične feedforward mreže, multi-layer perceptrone (MLP) i završne slojeve u kompleksnim modelima kao što su konvolucione i rekurentne neuronske mreže.