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 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 مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر زیاتول د حافظې خطر زیاتوي چې د ډیر فټینګ لامل کیږي؟
د مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر ډیرول واقعیا د حافظې لوړ خطر رامینځته کولی شي ، په بالقوه توګه د ډیر فټینګ لامل کیږي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې توضیحات او شور تر هغه حده زده کړي چې دا په نه لیدل شوي ډیټا کې د ماډل فعالیت باندې منفي اغیزه کوي. دا یوه عامه ستونزه ده
د څیز پیژندنې ماشین زده کړې ماډل لپاره د TensorFlow Lite ژباړونکي محصول څه شی دی چې د ګرځنده وسیلې کیمرې څخه د چوکاټ سره دننه کیږي؟
TensorFlow Lite یو لږ وزن لرونکی حل دی چې د TensorFlow لخوا په ګرځنده او IoT وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو چلولو لپاره چمتو شوی. کله چې د TensorFlow Lite ژباړونکی د ان پټ په توګه د ګرځنده وسیلې کیمرې څخه د چوکاټ سره د اعتراض پیژندنې ماډل پروسس کوي ، نو محصول معمولا په عکس کې د موجودو شیانو په اړه وړاندوینې چمتو کولو لپاره ډیری مرحلې لري.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د ټینسور فلو لایټ معرفي کول
طبیعي ګرافونه څه دي او ایا دوی د عصبي شبکې روزلو لپاره کارول کیدی شي؟
طبیعي ګرافونه د ریښتیني نړۍ ډیټا ګرافیکي نمایشونه دي چیرې چې نوډونه د ادارو استازیتوب کوي ، او څنډې د دې ادارو ترمینځ اړیکې څرګندوي. دا ګرافونه معمولا د پیچلو سیسټمونو ماډل کولو لپاره کارول کیږي لکه ټولنیز شبکې، د حوالې شبکې، بیولوژیکي شبکې، او نور. طبیعي ګرافونه په ډیټا کې موجود پیچلي نمونې او انحصارونه نیسي، دا د مختلف ماشینونو لپاره ارزښتناکه 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.
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
ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې ماډل روزلو پروسه د دې لپاره د ډیټا لوی مقدار ته افشا کول شامل دي ترڅو دا د دې وړ کړي چې نمونې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې د هرې سناریو لپاره په ښکاره ډول برنامه شي. د روزنې مرحلې په جریان کې، د ماشین زده کړې ماډل د یو لړ تکرارونو څخه تیریږي چیرې چې دا د کمولو لپاره خپل داخلي پیرامیټونه تنظیموي