د ازموینې پرمهال د شبکې فعالیت لوړولو لپاره کومې ستراتیژۍ کارول کیدی شي؟
د TensorFlow او Open AI سره د لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنې په شرایطو کې د ازموینې پرمهال د شبکې فعالیت ته وده ورکولو لپاره ، ډیری ستراتیژۍ په کار ګمارل کیدی شي. د دې ستراتیژیو هدف د شبکې فعالیت ښه کول، د هغې دقت ښه کول، او د غلطیو پیښو کمول دي. په دې ځواب کې، موږ به یو څه وپلټئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د ازمونې جال, د ازموینې بیاکتنه
د ازموینې په جریان کې د روزل شوي ماډل فعالیت څنګه ارزول کیدی شي؟
د ازموینې پرمهال د روزل شوي ماډل فعالیت ارزونه د ماډل اغیزمنتوب او اعتبار ارزولو کې یو مهم ګام دی. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره ژورې زده کړې کې، ډیری تخنیکونه او میټریکونه شتون لري چې د ازموینې پرمهال د روزل شوي ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیدی شي. دا
د شبکې لخوا وړاندوینې شوي کړنو ویش تحلیل کولو سره کوم بصیرت ترلاسه کیدی شي؟
د لوبې کولو لپاره روزل شوي د عصبي شبکې لخوا وړاندیز شوي د کړنو ویش تحلیل کولی شي د شبکې چلند او فعالیت کې ارزښتناکه لید وړاندې کړي. د وړاندوینې شوي عملونو فریکونسۍ او نمونو په معاینه کولو سره، موږ کولی شو ژوره پوهه ترلاسه کړو چې شبکه څنګه پریکړې کوي او د پرمختګ یا اصلاح کولو ساحې پیژني. دا تحلیل
د هرې لوبې تکرار په جریان کې عمل څنګه غوره کیږي کله چې د عمل وړاندوینې لپاره عصبي شبکه کاروي؟
د هرې لوبې تکرار په جریان کې کله چې د عمل وړاندوینې لپاره د عصبي شبکه کاروئ ، عمل د عصبي شبکې محصول پراساس غوره کیږي. عصبي شبکه د لوبې اوسني حالت کې د ان پټ په توګه اخلي او د احتمالي کړنو په اړه احتمالي توزیع تولیدوي. بیا غوره شوی عمل د دې پر بنسټ غوره شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د ازمونې جال, د ازموینې بیاکتنه
دوه لیستونه کوم دي چې د ازموینې پروسې په جریان کې کارول کیږي ترڅو د لوبو په جریان کې نمرې او انتخابونه ذخیره کړي؟
د TensorFlow او Open AI سره د لوبې لوبې کولو لپاره د عصبي شبکې روزنې ازموینې پروسې په جریان کې، دوه لیستونه معمولا د شبکې لخوا جوړ شوي نمرې او انتخابونو ذخیره کولو لپاره کارول کیږي. دا لیستونه د روزل شوي شبکې د فعالیت ارزولو او د پریکړې کولو پروسې تحلیل کې مهم رول لوبوي. لومړی لیست، پیژندل شوی
د فعال کولو فعالیت کوم دی چې د ژور عصبي شبکې ماډل کې د څو درجې طبقه بندي ستونزو لپاره کارول کیږي؟
د څو درجې طبقه بندي ستونزو لپاره د ژورې زده کړې په ډګر کې، د ژور عصبي شبکې ماډل کې کارول شوي فعال فعالیت د هر نیورون محصول او په نهایت کې د ماډل عمومي فعالیت په ټاکلو کې مهم رول لوبوي. د فعالولو فعالیت انتخاب کولی شي د پیچلو نمونو زده کولو لپاره د ماډل وړتیا خورا اغیزه وکړي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د روزنې نمونه, د ازموینې بیاکتنه
د پرتونو شمیر، په هر پرت کې د نوډونو شمیر، او د عصبي شبکې ماډل کې د محصول اندازه تنظیم کولو اهمیت څه دی؟
د پرتونو شمیر، په هر پرت کې د نوډونو شمیر، او د عصبي شبکې ماډل کې د محصول اندازه تنظیم کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم دي، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره د ژورې زده کړې ډومین کې. دا سمونونه د موډل د فعالیت، د زده کړې وړتیا په ټاکلو کې مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د روزنې نمونه, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي شبکې په بشپړ ډول وصل شوي پرتونو کې د وتلو پروسې هدف څه دی؟
د عصبي شبکې په بشپړ ډول وصل شوي پرتونو کې د وتلو پروسې هدف د ډیر فټینګ مخنیوی او عمومي کولو ته وده ورکول دي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا خورا ښه زده کړي او د نه لیدل شوي معلوماتو عمومي کولو کې پاتې راشي. پریښودل د منظم کولو تخنیک دی چې دا مسله په تصادفي ډول د یوې برخې پریښودو سره حل کوي
موږ څنګه د عصبي شبکې ماډل تعریف فنکشن کې د ان پټ پرت رامینځته کوو؟
د عصبي شبکې ماډل تعریف فنکشن کې د ان پټ پرت رامینځته کولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د عصبي شبکو بنسټیز مفکورې او په ټولیز جوړښت کې د ان پټ پرت رول باندې پوه شو. د TensorFlow او OpenAI په کارولو سره د لوبې لوبې کولو لپاره د عصبي شبکې روزنې په شرایطو کې، د ان پټ پرت په توګه کار کوي.
د "define_neural_network_model" په نوم د جلا فعالیت تعریف کولو هدف څه دی کله چې د TensorFlow او TF Learn په کارولو سره د عصبي شبکې روزنه ورکول کیږي؟
د "define_neural_network_model" په نوم د جلا فعالیت تعریف کولو هدف کله چې د TensorFlow او TF Learn په کارولو سره د عصبي شبکې روزنه ورکول د عصبي شبکې ماډل جوړښت او تنظیم کول دي. دا فنکشن د ماډلر او بیا کارونې وړ برخې په توګه کار کوي چې د اړتیا پرته د مختلف شبکې جوړښتونو سره اسانه ترمیم او تجربې ته اجازه ورکوي.
- 1
- 2