په TensorFlow کې د عصبي شبکې ماډل کې د محصول پرت او پټ پرتونو ترمینځ څه توپیر دی؟
په TensorFlow کې د عصبي شبکې ماډل کې د محصول پرت او پټ پرتونه جلا اهداف لري او مختلف ځانګړتیاوې لري. د دې پرتونو تر مینځ توپیر پوهیدل د عصبي شبکو مؤثره ډیزاین او روزنې لپاره خورا مهم دي. د محصول پرت د عصبي شبکې ماډل وروستی پرت دی چې د مطلوب محصول یا تولید لپاره مسؤل دی
د عصبي شبکې ماډل کې د محصول پرت کې د تعصب شمیر څنګه ټاکل کیږي؟
د عصبي شبکې ماډل کې، د محصول پرت کې د تعصبونو شمیر د محصول پرت کې د نیورونونو شمیر لخوا ټاکل کیږي. هر نیورون د محصول په پرت کې د تعصب اصطلاح ته اړتیا لري ترڅو د هغې د وزن لرونکي مجموعو سره اضافه شي ترڅو د انعطاف او کنټرول کچه معرفي کړي.
د ادم اصلاح کوونکی څنګه د عصبي شبکې ماډل اصلاح کوي؟
د ادم اصلاح کونکی یو مشهور اصلاح الګوریتم دی چې د عصبي شبکې ماډلونو روزنې کې کارول کیږي. دا د دوه نورو اصلاح کولو میتودونو ګټې سره یوځای کوي، د بیلګې په توګه AdaGrad او RMSProp الګوریتمونه. د دواړو الګوریتمونو ګټو په کارولو سره، ادم د عصبي شبکې وزن او تعصبونو اصلاح کولو لپاره یو اغیزمن او مؤثره طریقه وړاندې کوي. د پوهیدو لپاره
د عصبي شبکې ماډل کې د فعالیت فعالیت رول څه دی؟
د فعالیت فعالیت د عصبي شبکې ماډلونو کې مهم رول لوبوي چې شبکې ته غیر خطي معرفي کوي ، دا وړتیا ورکوي چې په ډیټا کې پیچلي اړیکې زده کړي او ماډل کړي. په دې ځواب کې، موږ به د ژورې زده کړې موډلونو کې د فعالولو دندو اهمیت وپلټئ، د هغوی ملکیتونه، او د شبکې په فعالیت باندې د دوی اغیزې روښانه کولو لپاره مثالونه وړاندې کوو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, عصبي شبکې ماډل, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow سره ژورې زده کړې کې د MNIST ډیټاسیټ کارولو هدف څه دی؟
د MNIST ډیټاسیټ په پراخه کچه د TensorFlow سره د ژورې زده کړې په ډګر کې د دې د پام وړ ونډې او ډیډاکټیک ارزښت له امله کارول کیږي. MNIST، چې د معیارونو او ټیکنالوژۍ د ترمیم شوي ملي انسټیټیوټ لپاره ولاړ دی، د لاس لیکل شوي عددونو ټولګه ده چې د مختلف ماشین زده کړې الګوریتمونو فعالیت ارزولو او پرتله کولو لپاره د معیار په توګه کار کوي،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, عصبي شبکې ماډل, د ازموینې بیاکتنه