څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدو لپاره په اوتومات ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه دي
د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
د فیچر استخراج د عکس پیژندنې دندو لپاره پلي شوي د convolutional عصبي شبکې (CNN) پروسې کې یو مهم ګام دی. په CNNs کې، د ځانګړتیاوو استخراج پروسه د ان پټ انځورونو څخه د معنی وړ ځانګړتیاوو استخراج شامل دي ترڅو دقیق طبقه بندي اسانه کړي. دا پروسه اړینه ده ځکه چې د عکسونو خام پکسل ارزښتونه په مستقیم ډول د ډلبندۍ دندو لپاره مناسب ندي. لخوا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول
د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API د متن ډیټا مؤثره نښه کولو ته اجازه ورکوي، د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو کې یو مهم ګام. کله چې په TensorFlow Keras کې د Tokenizer مثال تنظیم کړئ، یو له پیرامیټرونو څخه چې ټاکل کیدی شي د `num_words` پیرامیټر دی، کوم چې د فریکونسۍ پراساس د ساتلو لپاره د کلمو اعظمي شمیر مشخص کوي
ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API په حقیقت کې د متن په کورپس کې د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي. ټوکن کول د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز ګام دی چې د متن په کوچنیو واحدونو، په ځانګړې توګه د کلمو یا فرعي کلمو ماتول شامل دي، ترڅو نور پروسس اسانه کړي. په TensorFlow کې د Tokenizer API د اغیزمن ټوکن کولو لپاره اجازه ورکوي
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
د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
د TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) کې د پیک ګاونډی API یو مهم خصوصیت دی چې د طبیعي ګرافونو سره د روزنې پروسې ته وده ورکوي. په NSL کې، د پیک ګاونډی API د ګراف جوړښت کې د ګاونډیو نوډونو څخه د معلوماتو راټولولو له لارې د روزنې بیلګې رامینځته کول اسانه کوي. دا API په ځانګړې توګه ګټور دی کله چې د ګراف جوړښت شوي ډاټا سره معامله وکړي،
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
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
ایا د Android لپاره TensorFlow lite یوازې د استدلال لپاره کارول کیږي یا دا د روزنې لپاره هم کارول کیدی شي؟
د Android لپاره TensorFlow Lite د TensorFlow لږ وزن لرونکی نسخه ده چې په ځانګړي ډول د ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو لپاره ډیزاین شوې. دا په ابتدايي توګه په ګرځنده وسیلو کې د مخکینۍ روزل شوي ماشین زده کړې ماډلونو چلولو لپاره کارول کیږي ترڅو په اغیزمنه توګه د استخراج دندې ترسره کړي. ټینسر فلو لایټ د ګرځنده پلیټ فارمونو لپاره مطلوب دی او هدف یې د وړ کولو لپاره ټیټ ځنډ او کوچنۍ بائنری اندازه چمتو کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د Android لپاره TensorFlow لایټ
د منجمد ګراف کارول څه دي؟
د TensorFlow په شرایطو کې یو منجمد ګراف هغه ماډل ته اشاره کوي چې په بشپړ ډول روزل شوي او بیا د یو واحد فایل په توګه خوندي شوي چې دواړه ماډل جوړښت او روزل شوي وزنونه لري. دا کنګل شوی ګراف بیا د اصلي ماډل تعریف یا لاسرسي ته اړتیا پرته په مختلف پلیټ فارمونو کې د تحلیل لپاره ځای په ځای کیدی شي.