ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ساحه کې، د غیر مطابقت لرونکي زده کړې دندو کارول مطلق اړتیا نه ده، مګر دا کولی شي د ماډلونو فعالیت او موثریت ته د پام وړ وده ورکړي. د غیر متناسب زده کړې دندې د کمپیوټري زده کړې موډلونو د روزنې پروسې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي ترڅو د کمپیوټرونو ترسره کولو ته اجازه ورکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول
ماډل څنګه په TensorFlow.js کې تالیف شوی او روزل شوی، او د کټګوري کراس انټروپي ضایع فعالیت څه رول لري؟
په TensorFlow.js کې، د ماډل تالیف او روزنې پروسه څو مرحلې لري چې د عصبي شبکې رامینځته کولو لپاره خورا مهم دي چې د طبقه بندي دندو ترسره کولو وړ دي. د دې ځواب موخه دا ده چې د دې ګامونو مفصل او هراړخیز توضیحات وړاندې کړي، د کټګوري کراس-انټروپي ضایع فعالیت په رول ټینګار کوي. لومړی، د عصبي شبکې ماډل جوړول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي شبکې جوړښت تشریح کړئ چې په مثال کې کارول کیږي، په شمول په هر پرت کې د فعالیت فعالیت او د واحدونو شمیر.
د عصبي شبکې جوړښت چې په مثال کې کارول کیږي د فیډفورډ عصبي شبکه ده چې درې پرتونه لري: د ننوتلو پرت، پټ پرت، او د محصول پرت. د ننوت طبقه د 784 واحدونو څخه جوړه ده، کوم چې د ان پټ عکس کې د پکسلونو شمیر سره سمون لري. د ان پټ پرت کې هر واحد د شدت استازیتوب کوي
د ماشین زده کړې په پروسه کې د زده کړې کچه او د وختونو شمیر څه اهمیت لري؟
د زده کړې کچه او د وختونو شمیر د ماشین زده کړې پروسې کې دوه مهم پیرامیټونه دي، په ځانګړې توګه کله چې د TensorFlow.js په کارولو سره د طبقه بندي دندو لپاره د عصبي شبکې جوړول. دا پیرامیټونه د پام وړ د ماډل فعالیت او همغږي اغیزه کوي ، او د دوی اهمیت پوهیدل د غوره پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي. د زده کړې کچه، د α (الفا) لخوا اشاره شوې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول, د ازموینې بیاکتنه
د روزنې ډاټا څنګه په TensorFlow.js کې د روزنې او ازموینې سیټونو ویشل کیږي؟
په TensorFlow.js کې، د روزنې او ازموینې سیټونو کې د روزنې ډیټا ویشلو پروسه د طبقه بندي دندو لپاره د عصبي شبکې رامینځته کولو کې یو مهم ګام دی. دا ویش موږ ته اجازه راکوي چې د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه د ماډل فعالیت ارزونه وکړو او د هغې د عمومي کولو وړتیاو ارزونه وکړو. پدې ځواب کې ، موږ به د توضیحاتو په اړه وغږیږو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول, د ازموینې بیاکتنه
د طبقه بندي دندو لپاره د عصبي شبکې په جوړولو کې د TensorFlow.js هدف څه دی؟
TensorFlow.js یو پیاوړی کتابتون دی چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې مستقیم په براوزر کې د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته او روزنه ورکړي. دا د TensorFlow وړتیاوې، د خلاصې سرچینې ژورې زده کړې چوکاټ، جاواسکریپټ ته راوړي، د مختلفو دندو لپاره د عصبي شبکو رامینځته کول وړوي، پشمول د طبقه بندي کولو. د طبقه بندي لپاره د عصبي شبکې په جوړولو کې د TensorFlow.js هدف
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول, د ازموینې بیاکتنه