د کلاسیک سپاننګ ونې (802.1d) محدودیتونه څه دي او څنګه نوې نسخې لکه Per VLAN Spanning Tree (PVST) او Rapid Spanning Tree (802.1w) دا محدودیتونه څنګه حل کوي؟
د کلاسیک سپاننګ ونې پروتوکول (STP)، چې په IEEE 802.1d کې تعریف شوی، یو بنسټیز میکانیزم دی چې په ایترنیټ شبکو کې کارول کیږي ترڅو په پل یا سویچ شوي شبکو کې د لوپونو مخه ونیسي. په هرصورت، دا د ځینو محدودیتونو سره راځي چې د نوي نسخو لخوا په نښه شوي لکه د Per VLAN Spanning Tree (PVST) او د چټک سپینګ ونې پروتوکول (RSTP، 802.1w). یو له
که د ثابت ټکي په تعریف کې ارزښت د فنکشن د تکرار پلي کیدو محدودیت وي ایا موږ کولی شو دا لاهم ثابت ټکی ووایو؟ په مثال کې ښودل شوي که د 4->4 پرځای موږ 4->3.9، 3.9->3.99، 3.99->3.999، … 4 اوس هم ثابت ټکی دی؟
د کمپیوټري پیچلتیا تیوري او تکرار په شرایطو کې د یوې ثابتې نقطې مفهوم یو مهم دی. ستاسو د پوښتنې د ځواب لپاره، راځئ چې لومړی تعریف کړو چې ثابت ټکی څه شی دی. په ریاضیاتو کې، د فنکشن یو ثابت ټکی هغه نقطه ده چې د فنکشن لخوا نه بدلیږي. په بل عبارت، که
ولې دا مهمه ده چې د زده کړې مناسب نرخ غوره کړئ؟
د ژورې زده کړې په برخه کې د مناسبې زده کړې نرخ غوره کول خورا مهم دي، ځکه چې دا مستقیم د روزنې پروسې او د عصبي شبکې ماډل عمومي فعالیت اغیزه کوي. د زده کړې کچه د مرحلې اندازه ټاکي په کوم کې چې ماډل د روزنې مرحله کې خپل پیرامیټونه تازه کوي. د زده کړې یو ښه ټاکل شوی نرخ کولی شي رهبري کړي
موږ څنګه کولی شو د حرکت لپاره چیک کولو او لوپ ماتولو سره د مینځني بدلون الګوریتم اصلاح کړو کله چې سینټروایډونه سره یو ځای شوي وي؟
د منځني شفټ الګوریتم یو مشهور تخنیک دی چې د کلستر کولو او د عکس قطع کولو دندو لپاره د ماشین زده کړې کې کارول کیږي. دا یو تکراري الګوریتم دی چې هدف یې په ورکړل شوي ډیټا سیټ کې موډونه یا چوټي موندل دي. پداسې حال کې چې د اصلي معنی بدلون الګوریتم اغیزمن دی، دا د حرکت لپاره چک کولو او ماتولو سره نور هم ښه کیدی شي.
د منځنۍ بدلون الګوریتم څنګه همغږي ترلاسه کوي؟
د منځني شفټ الګوریتم یو پیاوړی میتود دی چې د کلستر کولو تحلیل لپاره د ماشین زده کړې کې کارول کیږي. دا په ځانګړي ډول په داسې شرایطو کې اغیزمن دی چیرې چې د معلوماتو ټکي په مساوي ډول نه ویشل شوي او مختلف کثافت لري. الګوریتم په تکراري ډول د ډیټا نقطو د لوړ کثافت ساحو ته لیږدولو سره همغږي ترلاسه کوي ، په نهایت کې د پیژندلو لامل کیږي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, د پیل څخه معنی بدلون, د ازموینې بیاکتنه
د کلستر مرکزونو په موندلو او همغږي ټاکلو کې د منځني بدلون پروسه تشریح کړئ.
مین شفټ یو مشهور الګوریتم دی چې د کلستر کولو ډیټا پوائنټونو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې کارول کیږي. دا په ځانګړې توګه د کلستر مرکزونو په موندلو او همغږي ټاکلو کې اغیزمن دی. په دې ځواب کې، موږ به د منځني بدلون پروسې مفصل او هراړخیز توضیحات وړاندې کړو، د حقیقي پوهې پراساس د دې ډیډاکټیک ارزښت روښانه کول. منځنی بدلون
د K- معنی الګوریتم څنګه کار کوي؟
د k-means الګوریتم د ماشین زده کړې یو مشهور غیر څارل شوی تخنیک دی چې په جلا ګروپونو کې د ډیټا پوائنټونو کلستر کولو لپاره کارول کیږي. دا په پراخه کچه په مختلف ډومینونو کې کارول کیږي لکه د عکس قطع کول ، د پیرودونکي قطع کول ، او د انډول کشف کول. په دې ځواب کې، موږ به د k-means الګوریتم د کار کولو په اړه مفصل وضاحت وړاندې کړو، پشمول د مرحلې په شمول او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, د کلستر پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه