ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې په برخه کې، د طبقه بندي عصبي شبکې د دندو لپاره بنسټیز وسیلې دي لکه د انځور پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او نور. کله چې د طبقه بندي عصبي شبکې د محصول په اړه بحث وکړئ، نو دا مهمه ده چې د ټولګیو ترمنځ د احتمالي ویش مفهوم پوه شي. هغه بیان چې
په کومو شرایطو کې د تصادفي متغیر انټروپي له منځه ځي، او دا د متغیر په اړه څه معنی لري؟
د تصادفي متغیر انټروپي د متغیر سره تړلي ناڅرګندتیا یا تصادفي مقدار ته اشاره کوي. د سایبر امنیت په برخه کې ، په ځانګړي توګه د کوانټم کریپټوګرافي کې ، د شرایطو پوهیدل چې د تصادفي متغیر انټروپي ورک کیږي خورا مهم دي. دا پوهه د کریپټوګرافیک سیسټمونو امنیت او اعتبار ارزولو کې مرسته کوي. انټروپي
د تصادفي متغیر انټروپي څنګه بدلیږي کله چې احتمال د پایلو ترمینځ په مساوي ډول ویشل کیږي په پرتله د یوې پایلې په لور متعصب وي؟
د سایبر امنیت په برخه کې ، د کوانټم کریپټوګرافي اساساتو ، د انټروپي مفهوم د کریپټوګرافیک سیسټمونو امنیت په پوهیدو کې مهم رول لوبوي. انټروپي د تصادفي متغیر سره تړلي ناڅرګندتیا یا تصادفي اندازه کوي ، کوم چې پدې شرایطو کې د کریپټوګرافیک الګوریتم پایلې یا د پټ کیلي ارزښتونه کیدی شي. په کلاسیک کې
کلاسیک انټروپي څنګه په ورکړل شوي سیسټم کې ناڅرګندتیا یا تصادفي اندازه کوي؟
کلاسیک انټروپي د معلوماتو تیوري په برخه کې یو بنسټیز مفهوم دی چې په ورکړل شوي سیسټم کې ناڅرګندتیا یا تصادفي اندازه کوي. دا د سیسټم حالت یا د تجربې پایلې پورې اړوند د ناڅرګندتیا اندازه تشریح کولو لپاره اړین معلوماتو مقدار مقدار اندازه کوي. د پوهیدو لپاره چې څنګه
د AI پونګ لوبې کې د عصبي شبکې ماډل محصول څنګه ښودل کیږي؟
د AI پونګ لوبې کې چې د TensorFlow.js په کارولو سره پلي کیږي ، د عصبي شبکې ماډل محصول په داسې ډول نمایش کیږي چې لوبې ته وړتیا ورکوي چې پریکړې وکړي او د لوبغاړي کړنو ته ځواب ووایی. د دې لپاره چې پوه شي چې دا څنګه ترلاسه کیږي، راځئ چې د لوبې میخانیکونو توضیحاتو او د عصبي شبکې رول ته پام وکړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, په TensorFlow.js سره په براوزر کې ژوره زده کړه, په ټینسفلو.جز کې د آی پونگ, د ازموینې بیاکتنه
د شروډینګر معادل په یوه ابعاد کې د وړیا ذرې لپاره څه شی بیانوي؟
په یوه ابعاد کې د وړیا ذرې لپاره د شروډینګر معادلې د کوانټم میخانیک کې یو بنسټیز مساوات دی چې د یوې ذرې چلند بیانوي پرته له دې چې کوم بهرني ځواک عمل وکړي. دا د ذرې د څپې فعالیت ریاضياتي نمایش وړاندې کوي ، کوم چې په مختلف موقعیتونو کې د ذرې موندلو احتمالي توزیع کوډ کوي
- خپور شوی د کوانټم معلومات, EITC/QI/QIF د کوانټم معلوماتو اساسات, د قطبونو پلي کولو لپاره لارښود, د 1D وړیا ذرې لپاره د شروډینګر معادل, د ازموینې بیاکتنه
په ساده شوي یو اړخیز ماډل کې، د الکترون حالت څنګه بیان شوی او د αsubJ ضمیمه اهمیت څه دی؟
په ساده شوي یو اړخیز ماډل کې، د الکترون حالت د دوامداره کوانټم حالت لخوا بیان شوی. دا پدې مانا ده چې د الکترون موقعیت او حرکت کولی شي په یو ټاکلي حد کې هر ارزښت واخلي. د الکترون حالت د څپې په واسطه ښودل کیږي، کوم چې یو ریاضياتي فعالیت دی چې د احتمالي اندازې تشریح کوي.
ولې د ډبل سلیټ تجربه کې د کشف احتمال په انفرادي ډول د هرې سلیټ لپاره د احتمالاتو مجموعې سره مساوي ندي؟
د ډبل سلیټ تجربه په کوانټم میخانیک کې یوه بنسټیزه تجربه ده چې د مادې د څپې ذرې دوه اړخیزه او د کوانټم سیسټم احتمالي طبیعت څرګندوي. په دې تجربه کې، د ذراتو بیم، لکه الکترون یا فوټون، د دوه تنګ سلیټونو سره د خنډ په لور لیږدول کیږي. ذرات د slits څخه تیریږي او یو جوړوي
- خپور شوی د کوانټم معلومات, EITC/QI/QIF د کوانټم معلوماتو اساسات, د کوانټم میخانیکونو پیژندنه, د څپې او ګولیو سره دوه ځله تجربه کول, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي شبکې ماډل محصول پرت کې د نرم میکس فعالیت فعالیت کارولو هدف څه دی؟
د عصبي شبکې ماډل د محصول پرت کې د سافټ میکس فعالیت فعالیت کارولو هدف دا دی چې د تیرو پرت محصولات په ډیری ټولګیو کې احتمالي توزیع ته واړوي. د فعالولو دا فعالیت په ځانګړي ډول د ډلبندۍ په کارونو کې ګټور دی چیرې چې هدف د څو ممکنه ممکنو څخه یو ته د انپټ ټاکل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه