ایا د عصبي جوړښت زده کړې کې د جوړښت ان پټ د عصبي شبکې روزنې منظم کولو لپاره کارول کیدی شي؟
Neural Structured Learning (NSL) په TensorFlow کې یو چوکاټ دی چې د معیاري ځانګړتیاو آخذونو سربیره د جوړښت شوي سیګنالونو په کارولو سره د عصبي شبکو روزنې ته اجازه ورکوي. جوړښت شوي سیګنالونه د ګرافونو په توګه ښودل کیدی شي ، چیرې چې نوډونه د مثالونو سره مطابقت لري او څنډې د دوی ترمینځ اړیکې نیسي. دا ګرافونه د مختلف ډولونو کوډ کولو لپاره کارول کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه
څنګه کولی شو د ژورې زده کړې ماډلونو کې د روزنې پرمهال د غیر ارادي درغلۍ مخه ونیسو؟
د ژورې زده کړې موډلونو کې د روزنې په جریان کې د غیر ارادي درغلۍ مخنیوی خورا مهم دی ترڅو د ماډل فعالیت بشپړتیا او دقت یقیني کړي. غیر ارادي درغلۍ هغه وخت رامینځته کیدی شي کله چې ماډل په ناڅاپي ډول د روزنې ډیټا کې د تعصب یا هنري اثارو څخه ګټه پورته کول زده کړي ، چې د غلط پایلو لامل کیږي. د دې مسلې د حل لپاره، ډیری ستراتیژۍ په کار ګمارل کیدی شي ترڅو د دې ستونزې کمولو لپاره
د روزنې په جریان کې د CNN فعالیت ښه کولو لپاره ځینې عام تخنیکونه کوم دي؟
د روزنې په جریان کې د Convolutional Neural Network (CNN) فعالیت ښه کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم کار دی. CNNs په پراخه کچه د کمپیوټر لید د مختلف کارونو لپاره کارول کیږي ، لکه د عکس طبقه بندي ، د شیانو کشف ، او سیمانټیک قطع کول. د CNN فعالیت ته وده ورکول کولی شي د ښه دقت ، ګړندي همغږي ، او ښه عمومي کولو لامل شي.
موږ څنګه کولی شو د ژور عصبي شبکې (DNN) کټګورۍ ته په بدلولو سره زموږ د ماډل فعالیت ښه کړو؟
په فیشن کې د ماشین زده کړې کارولو قضیې په ساحه کې د ژور عصبي شبکې (DNN) کټګورۍ ته په بدلولو سره د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره ، ډیری کلیدي ګامونه اخیستل کیدی شي. ژور عصبي شبکو په مختلفو ډومینونو کې لوی بریالیتوب ښودلی، په شمول د کمپیوټر لید دندې لکه د عکس طبقه بندي، د شیانو کشف، او قطع کول. لخوا