د لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنې په شرایطو کې د روزنې نمونې رامینځته کولو هدف دا دی چې شبکې ته د متفاوت او نمایشي مثالونو سیټ چمتو کړي چې دا ترې زده کولی شي. د روزنې نمونې چې د روزنې ډیټا یا د روزنې مثالونو په نوم هم پیژندل کیږي د عصبي شبکې ښوونې لپاره اړین دي چې څنګه باخبره پریکړې وکړي او د لوبې چاپیریال کې مناسب اقدامات وکړي.
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره ژوره زده کړه، د لوبې لوبې کولو لپاره د عصبي شبکې روزنه د نظارت شوي زده کړې په نوم یوه پروسه شامله ده. دا پروسه د لیبل شوي ډیټا لوی مقدار ته اړتیا لري ، کوم چې د ان پټ مثالونه لري چې د دوی ورته مطلوب محصول سره جوړه شوې. دا لیبل شوي مثالونه د روزنې نمونې په توګه کار کوي چې د عصبي شبکې روزلو لپاره کارول کیږي.
د روزنې نمونې تولید کې د لوبې چاپیریال څخه د معلوماتو راټولول شامل دي، لکه د دولت مشاهدې او ترسره شوي اقدامات. دا ډاټا بیا د غوښتل شوي محصولاتو سره لیبل شوي، کوم چې په عمومي توګه په لوبې کې غوره کړنې یا ستراتیژۍ دي. بیا لیبل شوي ډاټا د عصبي شبکې روزلو لپاره کارول کیږي ترڅو د لیدل شوي لوبې حالتونو پراساس د سمو کړنو وړاندوینه وکړي.
د روزنې د نمونو د تولید موخه د ډیډاکټیک لید څخه تشریح کیدی شي. د عصبي شبکې چمتو کولو سره د مختلف روزنې نمونو سره ، دا کولی شي د نمونو عمومي کولو او په ورته حالتونو کې دقیق وړاندوینې زده کړي. هرڅومره چې د روزنې نمونې خورا متنوع او نمایندګي وي ، نو عصبي شبکه به د دې وړتیا ولري چې مختلف سناریوګانې اداره کړي او نوي حالتونو سره تطابق وکړي.
د مثال په توګه، د شطرنج لوبې کولو لپاره د عصبي شبکې روزنه په پام کې ونیسئ. د روزنې نمونې به د بورډ مختلف تشکیلات او ورته مطلوب حرکتونه ولري. د بورډ پوستونو او حرکتونو پراخه لړۍ ته د عصبي شبکې په افشا کولو سره ، دا کولی شي د نمونو پیژندلو او د لوبې مختلف حالتونو کې د باخبره پریکړو کولو لپاره ستراتیژیو رامینځته کولو زده کړي.
د روزنې نمونې رامینځته کول د ډیر فټینګ ستونزې په لرې کولو کې هم مرسته کوي ، چیرې چې عصبي شبکه د روزنې ډیټا کې خورا تخصص کیږي او نوي ، نه لیدل شوي مثالونو ته عمومي کولو کې پاتې راځي. د روزنیزو نمونو د متنوع سیټ چمتو کولو سره، شبکه د مختلفو بدلونونو سره مخ کیږي او کولی شي د ناڅرګندو حالاتو لپاره د خپلې پوهې عمومي کولو لپاره زده کړي.
د لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنې په شرایطو کې د روزنې نمونې رامینځته کولو هدف دا دی چې شبکې ته د متفاوت او نمایشي مثالونو سیټ چمتو کړي چې دا ترې زده کولی شي. دا د روزنې نمونې شبکې ته وړتیا ورکوي چې نمونې زده کړي، ستراتیژیو ته وده ورکړي، او د لوبې په مختلفو حالتونو کې دقیق وړاندوینې وکړي. د روزنې نمونو پراخه لړۍ رامینځته کولو سره ، شبکه کولی شي د ډیر فټینګ ستونزه حل کړي او خپله پوهه نوي ، نه لیدل شوي مثالونو ته عمومي کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره:
- ایا کیراس د TFlearn په پرتله د ژورې زده کړې TensorFlow کتابتون دی؟
- په TensorFlow 2.0 او وروسته کې، ناستې نور په مستقیم ډول نه کارول کیږي. ایا د دوی کارولو لپاره کوم دلیل شتون لري؟
- یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
- د SQLite ډیټابیس سره د پیوستون رامینځته کولو او د کرسر څیز رامینځته کولو هدف څه دی؟
- د چیټ بوټ ډیټابیس جوړښت رامینځته کولو لپاره چمتو شوي پایتون کوډ سنیپټ کې کوم ماډلونه وارد شوي؟
- ځینې کلیدي ارزښت لرونکي جوړه کوم دي چې د ډیټا څخه ایستل کیدی شي کله چې دا د چیټ بوټ لپاره په ډیټابیس کې ذخیره کوي؟
- په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول څنګه د لوی مقدار ډیټا اداره کولو کې مرسته کوي؟
- د چیټ بوټ لپاره د ډیټابیس رامینځته کولو هدف څه دی؟
- ځینې ملاحظات څه دي کله چې د پوستې غوره کول او د بیم چوکۍ تنظیم کول او د چیټ بوټ د انفرنس پروسې کې د هر انپټ ژباړې شمیر؟
- ولې دا مهمه ده چې په دوامداره توګه د چیټ بوټ فعالیت کې ضعفونه و ازموئ او وپیژنئ؟
د TensorFlow سره په EITC/AI/DLTF ژورې زده کړې کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ