ایا یو څوک کولی شي په اسانۍ سره د ژور عصبي شبکې (DNN) پټ دلیل په توګه چمتو شوي سرې بدلولو سره په انفرادي پرتونو کې د پرتونو او نوډونو شمیر (زیاتولو او لرې کولو) کنټرول کړي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه ژورې عصبي شبکې (DNNs)، په هر پرت کې د پرتونو او نوډونو شمیر کنټرول کولو وړتیا د ماډل جوړښت دودیز کولو بنسټیز اړخ دی. کله چې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې د DNNs سره کار کوئ ، د پټ دلیل په توګه چمتو شوي صف یو مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
څنګه کولی شو د ژورې زده کړې ماډلونو کې د روزنې پرمهال د غیر ارادي درغلۍ مخه ونیسو؟
د ژورې زده کړې موډلونو کې د روزنې په جریان کې د غیر ارادي درغلۍ مخنیوی خورا مهم دی ترڅو د ماډل فعالیت بشپړتیا او دقت یقیني کړي. غیر ارادي درغلۍ هغه وخت رامینځته کیدی شي کله چې ماډل په ناڅاپي ډول د روزنې ډیټا کې د تعصب یا هنري اثارو څخه ګټه پورته کول زده کړي ، چې د غلط پایلو لامل کیږي. د دې مسلې د حل لپاره، ډیری ستراتیژۍ په کار ګمارل کیدی شي ترڅو د دې ستونزې کمولو لپاره
د M Ness ډیټاسیټ لپاره چمتو شوی کوډ څنګه په TensorFlow کې زموږ خپل ډیټا کارولو لپاره تعدیل کیدی شي؟
په TensorFlow کې د خپل ډیټا کارولو لپاره د M Ness ډیټاسیټ لپاره چمتو شوي کوډ بدلولو لپاره، تاسو اړتیا لرئ یو لړ ګامونه تعقیب کړئ. پدې مرحلو کې ستاسو د معلوماتو چمتو کول ، د ماډل جوړښت تعریف کول ، او ستاسو په ډیټا کې د ماډل روزنه او ازموینه شامله ده. 1. ستاسو د معلوماتو چمتو کول: - د خپل ډیټا سیټ راټولولو سره پیل کړئ.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, په ارقامو روزنه او ازموینه, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کولو لپاره د سپړلو لپاره ځینې ممکنه لارې کومې دي؟
په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کول ممکن یو پیچلي کار وي چې د مختلف فاکتورونو احتیاط ته اړتیا لري. پدې ځواب کې، موږ به په TensorFlow کې د ماډل دقت لوړولو لپاره ځینې ممکنه لارې وپلټو، د لوړې کچې APIs او د ماډلونو جوړولو او پاکولو تخنیکونو باندې تمرکز وکړو. 1. د معلوماتو دمخه پروسس کول: یو له بنسټیزو ګامونو څخه
د جوړښت او فعالیت په برخه کې د بیس لاین، کوچني او لوی ماډلونو ترمنځ توپیرونه څه وو؟
د جوړښت او فعالیت له مخې د بیس لاین ، کوچني او لوی ماډلونو ترمینځ توپیرونه په هر ماډل کې کارول شوي پرتونو ، واحدونو او پیرامیټونو شمیر کې توپیرونو ته منسوب کیدی شي. په عموم کې، د عصبي شبکې ماډل جوړښت د دې پرتونو تنظیم او تنظیم ته اشاره کوي، پداسې حال کې چې فعالیت څنګه ته اشاره کوي.
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
موږ څنګه کولی شو د ژور عصبي شبکې (DNN) کټګورۍ ته په بدلولو سره زموږ د ماډل فعالیت ښه کړو؟
په فیشن کې د ماشین زده کړې کارولو قضیې په ساحه کې د ژور عصبي شبکې (DNN) کټګورۍ ته په بدلولو سره د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره ، ډیری کلیدي ګامونه اخیستل کیدی شي. ژور عصبي شبکو په مختلفو ډومینونو کې لوی بریالیتوب ښودلی، په شمول د کمپیوټر لید دندې لکه د عکس طبقه بندي، د شیانو کشف، او قطع کول. لخوا