د کریپټو کارنسي وړاندوینې په شرایطو کې د ترتیب شوي معلوماتو سره د کار کولو ننګونې څه دي؟
د کریپټو کارنسي وړاندوینې په شرایطو کې د ترتیبي معلوماتو سره کار کول ډیری ننګونې رامینځته کوي چې د کره او باوري ماډلونو رامینځته کولو لپاره باید حل شي. په دې برخه کې، د مصنوعي استخباراتو تخنیکونه، په ځانګړې توګه د تکراري عصبي شبکو (RNNs) سره ژورې زده کړې، ژمنې پایلې ښودلې. په هرصورت، د کریپټو کارنسي ډیټا ځانګړي ځانګړتیاوې ځانګړي ستونزې معرفي کوي چې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, عصبي عصبي شبکې, د کریپټوکرینسي پیشنهاد RNN پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي شبکې ماډل کې د فعالیت فعالیت رول څه دی؟
د فعالیت فعالیت د عصبي شبکې ماډلونو کې مهم رول لوبوي چې شبکې ته غیر خطي معرفي کوي ، دا وړتیا ورکوي چې په ډیټا کې پیچلي اړیکې زده کړي او ماډل کړي. په دې ځواب کې، موږ به د ژورې زده کړې موډلونو کې د فعالولو دندو اهمیت وپلټئ، د هغوی ملکیتونه، او د شبکې په فعالیت باندې د دوی اغیزې روښانه کولو لپاره مثالونه وړاندې کوو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, عصبي شبکې ماډل, د ازموینې بیاکتنه
څنګه د فعالولو فعالیت "relu" په عصبي شبکه کې ارزښتونه فلټر کوي؟
د فعالولو فعالیت "relu" د مصنوعي استخباراتو او ژورې زده کړې په برخه کې په عصبي شبکه کې د ارزښتونو فلټر کولو کې مهم رول لوبوي. "ریلو" د اصالح شوي خطي واحد لپاره ولاړ دی، او دا د هغې د سادگي او اغیزمنتیا له امله یو له خورا عام کارول شوي فعال فعالیت څخه دی. د ریلو فنکشن ارزښتونه د دې په واسطه فلټر کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow پیژندنه, د ML سره د کمپیوټر لومړنی لید, د ازموینې بیاکتنه