ایا د روزنې او ارزونې ترمنځ معمولا وړاندیز شوي معلومات ویشل کیږي چې د 80٪ څخه تر 20٪ پورې ورته وي؟
د ماشین زده کړې موډلونو کې د روزنې او ارزونې تر مینځ معمول ویش نه دی ثابت شوی او د مختلفو فکتورونو پورې اړه لري توپیر کولی شي. په هرصورت، دا عموما سپارښتنه کیږي چې د روزنې لپاره د معلوماتو د پام وړ برخه تخصیص کړي، معمولا شاوخوا 70-80٪، او پاتې برخه د ارزونې لپاره خوندي کړي، چې شاوخوا 20-30٪ وي. دا ویش دا یقیني کوي
ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
TensorFlow د ماشین زده کړې لپاره په پراخه کچه کارول شوی د خلاصې سرچینې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسیلو، کتابتونونو، او سرچینو جامع ایکوسیستم چمتو کوي چې پراختیا کونکو او څیړونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه په اغیزمنه توګه جوړ او ځای په ځای کړي. د ژورو عصبي شبکو (DNNs) په شرایطو کې ، TensorFlow نه یوازې د دې ماډلونو روزنې وړتیا لري بلکه اسانتیاوې هم ورکوي
د روزنې په جریان کې د ډیټاسیټ څو ځله تکرار کولو هدف څه دی؟
کله چې د ژورې زده کړې په برخه کې د عصبي شبکې ماډل روزنه ورکول کیږي، دا معمول دی چې د ډیټاسیټ څو ځله تکرار شي. دا پروسه، چې د epoch-based روزنې په نوم پیژندل کیږي، د ماډل فعالیت ښه کولو او غوره عمومي کولو ترلاسه کولو کې مهم هدف ترسره کوي. د روزنې په جریان کې د ډیټاسیټ څو ځله تکرارولو اصلي لامل دی
د عصبي ماشین ژباړې ماډل جوړښت څه شی دی؟
د عصبي ماشین ژباړې (NMT) ماډل د ژورې زده کړې پراساس چلند دی چې د ماشین ژباړې په ډګر کې یې انقلاب راوستی دی. دا د دې وړتیا له امله د پام وړ شهرت ترلاسه کړی چې د لوړ کیفیت ژباړې رامینځته کړي په مستقیم ډول د سرچینې او هدف ژبو ترمینځ نقشه کولو ماډل کولو سره. په دې ځواب کې، موږ به د NMT ماډل جوړښت وپلټو، روښانه کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ژورې زده کړې ، پایتون ، او ټنسرفلو سره د چیټ بوټ رامینځته کول, د نمونې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
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
موږ څنګه د 'fit' فنکشن په کارولو سره زموږ شبکه روزو؟ کوم پیرامیټونه د روزنې پرمهال تنظیم کیدی شي؟
په TensorFlow کې د فټ فنکشن د عصبي شبکې ماډل روزلو لپاره کارول کیږي. د شبکې روزنه د ان پټ ډیټا او مطلوب محصول پراساس د ماډل پیرامیټرو وزن او تعصب تنظیم کول شامل دي. دا پروسه د اصلاح کولو په نوم پیژندل کیږي او د شبکې لپاره خورا مهم دی ترڅو زده کړي او دقیق وړاندوینې وکړي. روزل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د چیک کولو هدف څه دی که چیرې خوندي شوی ماډل د روزنې دمخه شتون ولري؟
کله چې د ژورې زده کړې ماډل روزنه ورکول کیږي، دا مهمه ده چې وګورئ چې ایا د روزنې پروسې پیل کولو دمخه خوندي شوی ماډل شتون لري. دا ګام ډیری موخې لري او کولی شي د روزنې کاري فلو ته ډیره ګټه ورسوي. د سپي او پیشوګانو د پیژندلو لپاره د عصبي عصبي شبکې (CNN) کارولو په شرایطو کې ، د دې معاینه کول چې ایا یو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
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
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 ماشین زده کړې هدف څه دی او دا څنګه د دودیز پروګرام کولو څخه توپیر لري؟
د ماشین زده کړې هدف د الګوریتمونو او ماډلونو رامینځته کول دي چې کمپیوټر ته دا وړتیا ورکوي چې په اوتومات ډول له تجربې څخه زده کړي او وده وکړي پرته له دې چې په ښکاره ډول برنامه شي. دا د دودیز پروګرام کولو څخه توپیر لري، چیرې چې د ځانګړو دندو ترسره کولو لپاره واضح لارښوونې چمتو کیږي. د ماشین زده کړه د ماډلونو رامینځته کول او روزنه شامله ده چې کولی شي نمونې زده کړي او وړاندوینې وکړي
- 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, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه