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
ولې موږ اړتیا لرو چې د ماشین زده کړې کې اصلاح پلي کړو؟
اصلاح کول د ماشین زده کړې کې مهم رول لوبوي ځکه چې دوی موږ ته دا توان راکوي چې د ماډلونو فعالیت او موثریت ښه کړو، په نهایت کې د لا دقیقو وړاندوینو او ګړندي روزنې وختونو لامل کیږي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه پرمختللي ژورې زده کړې، د اصلاح کولو تخنیکونه د عصري پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي. د غوښتنلیک لپاره یو له لومړنیو دلیلونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/ADL پرمختللې ژوره زده کړه, اصلاح کول, د ماشین زده کړې لپاره غوره کول
د ګوګل ویژن API څنګه د کشف شوي لوګو په اړه اضافي معلومات چمتو کوي؟
د ګوګل ویژن API یوه پیاوړې وسیله ده چې په عکس کې د مختلف لید عناصرو کشف او تحلیل کولو لپاره د عکس پوهیدو پرمختللي تخنیکونه کاروي. د API یو له مهمو ځانګړتیاو څخه د کشف شوي لوګو په اړه د اضافي معلوماتو پیژندلو او چمتو کولو وړتیا ده. دا فعالیت په ځانګړي ډول د غوښتنلیکونو پراخه لړۍ کې ګټور دی ،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, د پرمختللي عکسونو پوهه, د لوګو کشف کول, د ازموینې بیاکتنه
د لاس لیکل شوي عکسونو څخه د متن په موندلو او استخراج کې ننګونې څه دي؟
د لاسي لیکل شوي عکسونو څخه د متن کشف او استخراج د لاسي لیکل شوي متن د اصلي تغیر او پیچلتیا له امله ډیری ننګونې رامینځته کوي. په دې برخه کې، د ګوګل ویژن API د مصنوعي استخباراتو تخنیکونو په کارولو کې د پام وړ رول لوبوي ترڅو د بصري معلوماتو څخه متن پوه شي او استخراج کړي. په هرصورت، ډیری خنډونه شتون لري چې باید له منځه یوړل شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, په لیدو معلوماتو کې د متن درک کول, د لاس لیکلو څخه د متن کشف او استخراج کول, د ازموینې بیاکتنه
ایا ژوره زده کړه د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي؟
ژوره زده کړه په حقیقت کې د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي. ژوره زده کړه د ماشین زده کړې فرعي ساحه ده چې د څو پرتونو سره د مصنوعي عصبي شبکو روزنې باندې تمرکز کوي، چې د ژور عصبي شبکو په نوم هم پیژندل کیږي. دا شبکې د دې لپاره ډیزاین شوي چې د ډیټا درجه بندي نمایندګي زده کړي، دوی فعالوي
څنګه وپیژندل شي چې دا ماډل ډیر مناسب دی؟
د دې پیژندلو لپاره چې یو ماډل ډیر فټ شوی وي ، یو څوک باید د ډیر فټینګ مفهوم او د ماشین زده کړې کې د هغې اغیزې درک کړي. ډیر فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې په استثنایی ډول ښه فعالیت کوي مګر نوي ، نه لیدل شوي ډیټا ته عمومي کولو کې پاتې راځي. دا پدیده د ماډل وړاندوینې وړتیا ته زیان رسوي او کولی شي د ضعیف فعالیت لامل شي
د ایجر حالت غیر فعال شوي سره د منظم ټینسر فلو پرځای د ایجر حالت کارولو زیانونه څه دي؟
په TensorFlow کې Eager mode د برنامه کولو انٹرفیس دی چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د کوډ ډیبګ او پوهیدل اسانه کوي. په هرصورت، د Eager حالت غیر فعال شوي سره د منظم TensorFlow په پرتله د ایجر حالت کارولو ډیری زیانونه شتون لري. پدې ځواب کې، موږ به دا نیمګړتیاوې په تفصیل سره وڅیړو. یو له اصلي څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ټینس فلو ایګر حالت