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
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
که چیرې یو څوک غواړي چې د رنګ عکسونه په عصبي عصبي شبکه کې وپیژني ، ایا یو څوک باید د خړ پیمانه عکسونو د ثبت کولو پرمهال بل اړخ اضافه کړي؟
کله چې د عکس پیژندنې په ساحه کې د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) سره کار کول ، نو اړینه ده چې د خړ سکیل عکسونو په مقابل کې د رنګ عکسونو اغیزې پوه شئ. د Python او PyTorch سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د دې دوه ډوله انځورونو ترمنځ توپیر د هغو چینلونو په شمیر کې دی چې دوی یې لري. رنګ انځورونه، معمولا
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 د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
د ژورې زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه د ماډل ارزونې او د فعالیت ارزونې په شرایطو کې، د نمونې څخه بهر ضایع او د اعتبار ضایع کولو ترمنځ توپیر خورا مهم دی. د دې مفاهیمو پوهیدل د متخصصینو لپاره خورا مهم دي چې هدف یې د دوی د ژورې زده کړې ماډلونو اغیزمنتیا او عمومي کولو وړتیاوې درک کول دي. د دې شرایطو پیچلتیاو ته د رسیدو لپاره،
ایا یو څوک باید د PyTorch د چلولو عصبي شبکې ماډل عملي تحلیل لپاره د ټینسر بورډ وکاروي یا میټپلوټلیب کافي دی؟
TensorBoard او Matplotlib دواړه پیاوړي وسیلې دي چې په PyTorch کې پلي شوي ژورې زده کړې پروژې کې د ډیټا او ماډل فعالیت لید لید لپاره کارول کیږي. پداسې حال کې چې Matplotlib یو متناسب پلاټینګ کتابتون دی چې د مختلف ډوله ګرافونو او چارټونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي ، TensorBoard نور ځانګړي ځانګړتیاوې وړاندې کوي چې په ځانګړي ډول د ژورې زده کړې دندو لپاره چمتو شوي. په دې برخه کې، د
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