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
د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتمونه د پیچلو ستونزو په حل کولو او د معلوماتو پراساس وړاندوینې کولو کې مهم رول لوبوي. دا الګوریتمونه د نوډونو له یو بل سره تړلي پرتونه لري چې د انسان دماغ جوړښت څخه الهام اخیستل کیږي. د عصبي شبکو په اغیزمنه توګه د روزنې او کارولو لپاره، ډیری کلیدي پیرامیټونه اړین دي
TensorFlow څه شی دی؟
TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی چې په پراخه کچه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې کارول کیږي. دا د دې لپاره ډیزاین شوی چې څیړونکو او پراختیا کونکو ته اجازه ورکړي چې د ماشین زده کړې ماډلونه په مؤثره توګه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي. TensorFlow په ځانګړې توګه د دې انعطاف، توزیع کولو، او د کارولو اسانتیا لپاره پیژندل کیږي، دا د دواړو لپاره یو مشهور انتخاب جوړوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
ایا د فعالولو فعالیت په پام کې نیول کیدی شي چې په مغزو کې د نیورون تقلید یا په ډزو سره یا نه؟
د فعالولو فعالیتونه په مصنوعي عصبي شبکو کې مهم رول لوبوي، د دې په ټاکلو کې د کلیدي عنصر په توګه خدمت کوي چې ایا نیورون باید فعال شي یا نه. د فعالولو دندو مفهوم په حقیقت کې د انسان په مغز کې د نیورونونو ډزو سره پرتله کیدی شي. لکه څنګه چې په مغز کې نیورون سوځوي یا غیر فعال پاتې کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, پېژندنه, د پایوټون او پیټورچ سره ژوره زده کړې معرفي کول
ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch او NumPy دواړه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي کتابتونونه دي، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو کې. پداسې حال کې چې دواړه کتابتونونه د شمیرو کمپیوټرونو لپاره فعالیت وړاندیز کوي، د دوی تر منځ د پام وړ توپیرونه شتون لري، په ځانګړې توګه کله چې دا په GPU کې د کمپیوټرونو چلولو او اضافي افعال چې دوی یې چمتو کوي. NumPy د دې لپاره یو بنسټیز کتابتون دی
ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch واقعیا د NumPy سره پرتله کیدی شي چې په GPU کې د اضافي دندو سره چلیږي. PyTorch د پرانیستې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د فیسبوک د AI څیړنې لابراتوار لخوا رامینځته شوی چې د انعطاف وړ او متحرک کمپیوټري ګراف جوړښت چمتو کوي ، دا په ځانګړي توګه د ژور زده کړې کارونو لپاره مناسب کوي. NumPy، له بلې خوا، د ساینسي لپاره بنسټیز کڅوړه ده
ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې په برخه کې، د طبقه بندي عصبي شبکې د دندو لپاره بنسټیز وسیلې دي لکه د انځور پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او نور. کله چې د طبقه بندي عصبي شبکې د محصول په اړه بحث وکړئ، نو دا مهمه ده چې د ټولګیو ترمنځ د احتمالي ویش مفهوم پوه شي. هغه بیان چې
ایا په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول خورا ساده پروسه ده؟
په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول یو ساده پروسه نه ده مګر د روزنې وخت ګړندي کولو او د لوی ډیټاسیټونو اداره کولو کې خورا ګټور کیدی شي. PyTorch، د ژورې زده کړې یو مشهور چوکاټ دی، د ډیری GPUs په اوږدو کې د کمپیوټرونو ویشلو لپاره فعالیتونه چمتو کوي. په هرصورت، د ډیری GPUs تنظیم کول او په اغیزمنه توګه کارول
ایا منظم عصبي شبکه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي؟
یو منظم عصبي شبکه په حقیقت کې د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي. د دې پرتله کولو د پوهیدو لپاره، موږ باید د عصبي شبکو بنسټیز مفکورې او په ماډل کې د ډیری پیرامیټونو درلودلو اغیزو ته اړتیا ولرو. عصبي شبکې د ماشین زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې الهام لري
یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
یو ګرم کوډ کول یو تخنیک دی چې ډیری وختونه د ژورې زده کړې په برخه کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې او عصبي شبکو په شرایطو کې. په TensorFlow کې، د ژورې زده کړې یو مشهور کتابتون، یو ګرم کوډ کول یو میتود دی چې د کټګوري ډیټا په بڼه کې د استازیتوب لپاره کارول کیږي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا په اسانۍ سره پروسس کیدی شي. په