ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
د TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) کې د پیک ګاونډی API په حقیقت کې د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د پرمختللي روزنې ډیټاسیټ رامینځته کولو کې مهم رول لوبوي. NSL د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګراف جوړښت شوي ډیټا د روزنې پروسې کې مدغم کوي ، د فیچر ډیټا او ګراف ډیټا دواړه په کارولو سره د ماډل فعالیت ته وده ورکوي. په کارولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه
ایا طبیعي ګرافونه د ګډ پیښې ګرافونه، د حوالې ګرافونه، یا د متن ګرافونه شامل دي؟
طبیعي ګرافونه د ګراف جوړښتونو متنوع لړۍ پوښي چې د نړۍ په مختلفو سناریوګانو کې د ادارو ترمنځ اړیکې ماډل کوي. همغږي ګرافونه، د حوالې ګرافونه، او متن ګرافونه د طبیعي ګرافونو ټول مثالونه دي چې د اړیکو مختلف ډولونه نیسي او په پراخه کچه د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې په مختلفو غوښتنلیکونو کې کارول کیږي. د ګډو پیښو ګرافونه د ګډ پیښې استازیتوب کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه
د عصبي جوړښت زده کړې سره کوم ډول ان پټ ډیټا کارول کیدی شي؟
د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) د مصنوعي استخباراتو (AI) په ډومین کې یو راپورته کیدونکی ساحه ده چې د عصبي شبکو روزنې پروسې کې د ګراف جوړښت شوي ډیټا شاملولو تمرکز کوي. په ګرافونو کې د بډایه اړونده معلوماتو په کارولو سره، NSL ماډلونو ته وړتیا ورکوي چې د فیچر ډیټا او ګراف جوړښت دواړه زده کړي، چې په مختلفو برخو کې د ښه فعالیت لامل کیږي.
- 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 پارټ نیبرز API رول څه دی؟
PartNeighbours API د TensorFlow سره د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) په برخه کې مهم رول لوبوي، په ځانګړې توګه د ترکیب شوي ګرافونو سره د روزنې په شرایطو کې. NSL یو چوکاټ دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ښه کولو لپاره د ګراف جوړښت شوي ډیټا ګټه پورته کوي. دا د کارولو له لارې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ د ارتباطي معلوماتو شاملولو توان ورکوي
- 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 احساساتو طبقه بندي لپاره د IMDb ډیټاسیټ په کارولو سره ګراف څنګه جوړ شوی؟
د IMDb ډیټاسیټ د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) په برخه کې د احساساتو طبقه بندي دندو لپاره په پراخه کچه کارول شوی ډیټاسیټ دی. د احساساتو طبقه بندي موخه دا ده چې په ورکړل شوي متن کې څرګند شوي احساسات یا احساسات مشخص کړي، لکه مثبت، منفي، یا غیر جانبدار. په دې شرایطو کې، د IMDb ډیټاسیټ په کارولو سره د ګراف جوړول د اړیکو استازیتوب کوي
- 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 ان پټ ډیټا څخه د ګراف ترکیب کولو هدف څه دی؟
د عصبي جوړښت زده کړې کې د ان پټ ډیټا څخه د ګراف ترکیب کولو هدف د زده کړې پروسې کې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ جوړښتي اړیکې او انحصار شاملول دي. د ګراف په توګه د ان پټ ډیټا په نمایندګۍ سره، موږ کولی شو د معلوماتو دننه جوړښت او اړیکې ګټه واخلو، کوم چې کولی شي د ماډل فعالیت ښه کولو او عمومي کولو المل شي.
- 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
د اسنادو طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې ماډل په جوړولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د اسنادو د طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې (NSL) ماډل جوړول څو مرحلې لري، چې هر یو یې د قوي او دقیق ماډل په جوړولو کې مهم دی. په دې وضاحت کې، موږ به د دې ډول ماډل جوړولو مفصل پروسې ته پام وکړو، د هر ګام هر اړخیز پوهاوی چمتو کوي. 1 ګام: د معلوماتو چمتو کول لومړی ګام دی راټولول او
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
- 1
- 2