ایا د عصبي جوړښت زده کړې د ډیټا سره کارول کیدی شي د کوم لپاره چې طبیعي ګراف شتون نلري؟
د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د روزنې پروسې کې جوړښت شوي سیګنالونه مدغم کوي. دا جوړښت شوي سیګنالونه عموما د ګرافونو په توګه ښودل کیږي، چیرې چې نوډونه د مثالونو یا ځانګړتیاو سره مطابقت لري، او څنډې د دوی ترمنځ اړیکې یا ورته والی نیسي. د TensorFlow په شرایطو کې، NSL تاسو ته اجازه درکوي د روزنې په جریان کې د ګراف تنظیم کولو تخنیکونه شامل کړئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه
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
څوک یو ګراف جوړوي چې د ګراف منظم کولو تخنیک کې کارول کیږي، ګراف پکې شامل وي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټ استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي؟
د ګراف منظم کول د ماشین زده کړې کې یو بنسټیز تخنیک دی چې پکې د ګراف جوړول شامل دي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټونو استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي. د TensorFlow سره د Neural Structured Learning (NSL) په شرایطو کې، ګراف د دې تعریف کولو سره جوړ شوی چې څنګه د ډیټا پوائنټونه د دوی د ورته والي یا اړیکو پراساس وصل شوي. د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د عصبي جوړښت زده کړې چوکاټ عمومي کتنه
ایا د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) د پیشوګانو او سپیو ډیری عکسونو په قضیه کې پلي کیږي د موجوده عکسونو پراساس نوي عکسونه رامینځته کوي؟
Neural Structured Learning (NSL) د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی چې د معیاري ځانګړتیاو معلوماتو سربیره د جوړښت شوي سیګنالونو په کارولو سره د عصبي شبکو روزنې ته اجازه ورکوي. دا چوکاټ په ځانګړې توګه په سناریوګانو کې ګټور دی چیرې چې ډاټا یو ارثي جوړښت لري چې د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره کارول کیدی شي. د درلودلو په شرایطو کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د عصبي جوړښت زده کړې چوکاټ عمومي کتنه
د ګراف منظم ماډل په جوړولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د ګراف منظم ماډل رامینځته کول څو مرحلې لري چې د ترکیب شوي ګرافونو په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره اړین دي. دا پروسه د عصبي شبکو ځواک د ګراف منظم کولو تخنیکونو سره ترکیب کوي ترڅو د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیاو ته وده ورکړي. په دې ځواب کې، موږ به د هر ګام په اړه په تفصیل سره بحث وکړو، د هر اړخیز توضیحاتو چمتو کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د ترکیب شوي ګرافونو سره روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي جوړښت زده کړې کې د بیس ماډل څنګه تعریف کیدی شي او د ګراف منظم کولو ریپر کلاس سره پوښل کیدی شي؟
د بیس ماډل تعریف کولو لپاره او دا د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) کې د ګراف منظم کولو ریپر ټولګي سره وتړئ ، تاسو اړتیا لرئ یو لړ مرحلې تعقیب کړئ. NSL یو چوکاټ دی چې د TensorFlow په سر کې جوړ شوی چې تاسو ته اجازه درکوي د ګراف جوړښت شوي ډاټا ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونو کې شامل کړئ. د ډیټا پوائنټونو ترمینځ د اړیکو په کارولو سره ،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه, د ازموینې بیاکتنه
Neural Structured Learning څنګه د اسنادو په طبقه بندي کې د طبیعي ګراف څخه د حوالې معلومات ګټه اخلي؟
د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) یو چوکاټ دی چې د ګوګل څیړنې لخوا رامینځته شوی چې د ګرافونو په شکل کې د جوړښت شوي معلوماتو په کارولو سره د ژورې زده کړې ماډلونو روزنې ته وده ورکوي. د اسنادو د ډلبندۍ په شرایطو کې، NSL د طبیعي ګراف څخه د حوالې معلومات کاروي ترڅو د طبقه بندي دندې دقت او پیاوړتیا ښه کړي. طبیعي ګراف
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي جوړښت زده کړه څنګه د موډل دقت او پیاوړتیا لوړوي؟
د عصبي ساختماني زده کړې (NSL) یو تخنیک دی چې د روزنې پروسې په جریان کې د ګراف جوړښت شوي ډیټا په کارولو سره د ماډل دقت او ځواکمنتیا لوړوي. دا په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې د ډیټا سره معامله وکړئ چې د نمونو ترمینځ اړیکې یا انحصار لري. NSL د ګراف منظم کولو په شاملولو سره د دودیزې روزنې پروسې غزوي، کوم چې ماډل هڅوي چې په ښه توګه عمومي کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي جوړښت شوي زده کړې چوکاټ څنګه په روزنه کې جوړښت کاروي؟
د عصبي جوړښت شوي زده کړې چوکاټ د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یوه پیاوړې وسیله ده چې د روزنې ډیټا کې د اصلي جوړښت څخه ګټه پورته کوي ترڅو د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ښه کړي. دا چوکاټ د روزنې په پروسه کې د جوړښت شوي معلوماتو، لکه ګراف یا د پوهې ګرافونو شاملولو ته اجازه ورکوي، د موډلونو توان ورکوي چې د زده کړې څخه زده کړي.