د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
TensorFlow Playground یو متقابل ویب میشته وسیله ده چې د ګوګل لخوا رامینځته شوې چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د عصبي شبکو اساسات وپلټي او پوه شي. دا پلیټ فارم یو بصری انٹرفیس چمتو کوي چیرې چې کاروونکي کولی شي د مختلف عصبي شبکې جوړښتونو ، د فعالیت فعالیتونو او ډیټاسیټونو سره تجربه وکړي ترڅو د ماډل فعالیت باندې د دوی اغیز وګوري. د TensorFlow لوبې ډګر د دې لپاره ارزښتناکه سرچینه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
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
ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ساحه کې، د غیر مطابقت لرونکي زده کړې دندو کارول مطلق اړتیا نه ده، مګر دا کولی شي د ماډلونو فعالیت او موثریت ته د پام وړ وده ورکړي. د غیر متناسب زده کړې دندې د کمپیوټري زده کړې موډلونو د روزنې پروسې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي ترڅو د کمپیوټرونو ترسره کولو ته اجازه ورکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول
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 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
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 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
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