لومړی د کیرا ماډل کارولو ګټه څه ده او بیا یې د TensorFlow مستقیم کارولو پرځای د TensorFlow اټکل کونکي ته بدل کړئ؟
کله چې د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو خبره راځي ، دواړه Keras او TensorFlow مشهور چوکاټونه دي چې یو لړ فعالیت او وړتیاوې وړاندیز کوي. پداسې حال کې چې TensorFlow د ژورې زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې لپاره یو پیاوړی او انعطاف وړ کتابتون دی، Keras د لوړې کچې API چمتو کوي چې د عصبي شبکو رامینځته کولو پروسه ساده کوي. په ځینو مواردو کې، دا
که ان پټ د numpy arrays storing heatmap لیست وي کوم چې د ViTPose محصول دی او د هرې numpy فایل شکل [1, 17, 64, 48] په بدن کې د 17 کلیدي ټکو سره مطابقت لري، کوم الګوریتم کارول کیدی شي؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د Python او PyTorch سره ژورې زده کړې کې، کله چې د ډیټا او ډیټاسیټونو سره کار کول، دا مهمه ده چې د ورکړل شوي ان پټ پروسس او تحلیل لپاره مناسب الګوریتم غوره کړئ. په دې حالت کې، ان پټ د numpy صفونو لیست لري، هر یو د تودوخې نقشه ذخیره کوي چې د محصول استازیتوب کوي
د تولید چینلونه څه دي؟
د محصول چینلونه د ځانګړو ځانګړتیاو یا نمونو شمیر ته اشاره کوي چې د عصبي عصبي شبکه (CNN) کولی شي د ان پټ عکس څخه زده کړي او استخراج کړي. د Python او PyTorch سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د محصول چینلونه د روزنې په غونډو کې یو بنسټیز مفهوم دی. د محصول چینلونو پوهیدل د CNN مؤثره ډیزاین او روزنې لپاره خورا مهم دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د روزنې کاروان
د ان پټ چینلونو د شمیر معنی څه ده (د nn.Conv1d لومړی پیرامیټر)؟
د ان پټ چینلونو شمیر، کوم چې په PyTorch کې د nn.Conv2d فنکشن لومړی پیرامیټر دی، د ان پټ عکس کې د فیچر نقشو یا چینلونو شمیر ته اشاره کوي. دا په مستقیم ډول د عکس د "رنګ" ارزښتونو شمیر سره تړاو نلري، بلکه د ځانګړو ځانګړتیاو یا نمونو شمیر استازیتوب کوي چې
اوورفټینګ کله واقع کیږي؟
اوورفټینګ د مصنوعي استخباراتو په برخه کې واقع کیږي، په ځانګړې توګه د پرمختللي ژورې زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه په عصبي شبکو کې، کوم چې د دې ساحې بنسټونه دي. اوور فټینګ یوه پدیده ده چې رامینځته کیږي کله چې د ماشین زده کړې ماډل په یو ځانګړي ډیټاسیټ کې خورا ښه روزل کیږي ، تر هغه حده چې دا خورا تخصص کیږي.
د ماډل روزل څه معنی لري؟ کوم ډول زده کړه: ژوره، جوړه، لیږد غوره دی؟ ایا زده کړه په غیر مستقیم ډول اغیزمنه ده؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د "موډل" روزنه د الګوریتم ښوونې پروسې ته اشاره کوي ترڅو نمونې وپیژني او د معلوماتو معلوماتو پراساس وړاندوینې وکړي. دا پروسه د ماشین زده کړې کې یو مهم ګام دی، چیرې چې ماډل د مثالونو څخه زده کوي او خپله پوهه عمومي کوي ترڅو د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه دقیق وړاندوینې وکړي. هلته
ایا د PyTorch عصبي شبکې ماډل د CPU او GPU پروسس کولو لپاره ورته کوډ لري؟
په عموم کې په PyTorch کې د عصبي شبکې ماډل کولی شي د CPU او GPU پروسس کولو لپاره ورته کوډ ولري. PyTorch د خلاصې سرچینې ژورې زده کړې چوکاټ دی چې د عصبي شبکو رامینځته کولو او روزنې لپاره انعطاف وړ او موثر پلیټ فارم چمتو کوي. د PyTorch یو له کلیدي ځانګړتیاو څخه د دې وړتیا ده چې په بې ساري ډول د CPU ترمینځ تیر شي
آیا د جنراتور مخالفې شبکې (GANs) د جنراتور او تبعیض کونکي په نظر تکیه کوي؟
GANs په ځانګړي ډول د جنراتور او تبعیض کونکي مفکورې پراساس ډیزاین شوي. GANs د ژورې زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې دوه اصلي برخې لري: یو جنراتور او یو امتیاز کونکی. په GAN کې جنریټر د مصنوعي ډیټا نمونو رامینځته کولو مسؤلیت لري چې د روزنې ډیټا سره ورته وي. دا د تصادفي شور په توګه اخلي
DNN ته د نورو نوډونو اضافه کولو ګټې او زیانونه څه دي؟
ژور عصبي شبکې (DNN) ته د نورو نوډونو اضافه کول دواړه ګټې او زیانونه لري. د دې پوهیدو لپاره ، دا مهمه ده چې روښانه پوهه ولرئ چې DNNs څه دي او دوی څنګه کار کوي. DNNs د مصنوعي عصبي شبکې یو ډول دی چې د جوړښت او فعالیت تقلید کولو لپاره ډیزاین شوی.
- 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
د ورکیدو تدریجي ستونزه څه ده؟
د ورکیدو تدریجي ستونزه یوه ننګونه ده چې د ژورو عصبي شبکو په روزنه کې رامینځته کیږي ، په ځانګړي توګه د تدریجي پراساس اصلاح کولو الګوریتمونو په شرایطو کې. دا د تدریجي کمیدو مسلې ته اشاره کوي ځکه چې دوی د زده کړې پروسې په جریان کې د ژورې شبکې پرتونو له لارې شاته تبلیغ کوي. دا پدیده کولی شي د پام وړ یووالي مخه ونیسي
- 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