ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
TensorFlow د ماشین زده کړې لپاره په پراخه کچه کارول شوی د خلاصې سرچینې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسیلو، کتابتونونو، او سرچینو جامع ایکوسیستم چمتو کوي چې پراختیا کونکو او څیړونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه په اغیزمنه توګه جوړ او ځای په ځای کړي. د ژورو عصبي شبکو (DNNs) په شرایطو کې ، TensorFlow نه یوازې د دې ماډلونو روزنې وړتیا لري بلکه اسانتیاوې هم ورکوي
ایا یو څوک کولی شي په اسانۍ سره د ژور عصبي شبکې (DNN) پټ دلیل په توګه چمتو شوي سرې بدلولو سره په انفرادي پرتونو کې د پرتونو او نوډونو شمیر (زیاتولو او لرې کولو) کنټرول کړي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه ژورې عصبي شبکې (DNNs)، په هر پرت کې د پرتونو او نوډونو شمیر کنټرول کولو وړتیا د ماډل جوړښت دودیز کولو بنسټیز اړخ دی. کله چې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې د DNNs سره کار کوئ ، د پټ دلیل په توګه چمتو شوي صف یو مهم رول لوبوي
- 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
عصبي شبکې او ژورې عصبي شبکې څه دي؟
عصبي شبکې او ژور عصبي شبکې د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې بنسټیز مفکورې دي. دا ځواکمن ماډلونه دي چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي، د پیچلو معلوماتو څخه د زده کړې او وړاندوینې کولو توان لري. عصبي شبکه یو کمپیوټري ماډل دی چې له یو بل سره وصل شوي مصنوعي نیورونونو څخه جوړ شوی دی، چې هم پیژندل کیږي
- 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
ولې ژورې عصبي شبکې ژورې بلل کیږي؟
ژور عصبي شبکې د نوډونو د شمیر پرځای د دوی د څو پرتونو له امله "ژوره" بلل کیږي. د "ژور" اصطالح د شبکې ژوروالي ته اشاره کوي، کوم چې د هغه پرتونو شمیر لخوا ټاکل کیږي. هره طبقه د نوډونو یو سیټ لري، چې د نیورون په نوم هم پیژندل کیږي، کوم چې په ان پټ کې محاسبه ترسره کوي
- 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 وجود کشف څه شی دی او د کلاوډ ویژن API څنګه کاروي؟
د وجود کشف د مصنوعي استخباراتو یو بنسټیز اړخ دی چې په ټاکل شوي شرایطو کې د ځانګړو شیانو یا ادارو پیژندل او درجه بندي کول شامل دي. د ګوګل کلاوډ ویژن API په شرایطو کې ، د وجود کشف په عکسونو کې د موجودو شیانو ، ځایونو او متن په اړه د اړونده معلوماتو استخراج پروسې ته اشاره کوي. دا ځواکمن خصوصیت پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي
په سمارټ وائلډ فائر سینسر کې د TensorFlow رول څه دی؟
TensorFlow د ځنګلي اور د وړاندوینې او مخنیوي لپاره د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې ځواک په کارولو سره د سمارټ وائلډ فائر سینسر پلي کولو کې مهم رول لوبوي. TensorFlow، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی، د ژورو عصبي شبکو جوړولو او روزنې لپاره یو پیاوړی پلیټ فارم چمتو کوي، دا د تحلیل لپاره یو مثالی وسیله جوړوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د ځنګل د اور وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow څنګه په ځنګل کې د غږونو په موندلو کې مرسته کوي چې د انسان غوږ ته د پام وړ ندي؟
TensorFlow، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ، په ځنګل کې د غږونو موندلو لپاره پیاوړي وسیلې او تخنیکونه وړاندې کوي چې د انسان غوږ ته د پام وړ ندي. د TensorFlow د وړتیاوو په کارولو سره، څیړونکي او محافظت کونکي کولی شي د ځنګل چاپیریال څخه راټول شوي آډیو ډیټا تحلیل کړي او غږونه وپیژني چې د انسان د اوریدنې حد څخه بهر دي. دا د پام وړ اغیزې لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د شاخ لاندې, د ازموینې بیاکتنه
JAX څنګه د vmap فنکشن په کارولو سره په لوی ډیټاسیټونو کې د ژورو عصبي شبکو روزنه اداره کوي؟
JAX یو پیاوړی Python کتابتون دی چې په لوی ډیټاسیټونو کې د ژورو عصبي شبکو روزنې لپاره انعطاف وړ او مؤثر چوکاټ چمتو کوي. دا د ژورو عصبي شبکو روزنې پورې اړوند ننګونو اداره کولو لپاره مختلف ب featuresې او اصلاح وړاندیز کوي ، لکه د حافظې موثریت ، موازي ، او توزیع شوي کمپیوټري. یو له کلیدي وسیلو څخه JAX د لوی سمبالولو لپاره چمتو کوي
د خطي ماډلونو په پرتله د ژورو عصبي شبکو کارولو ځینې نیمګړتیاوې څه دي؟
ژور عصبي شبکو د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د پام وړ پاملرنه او شهرت ترلاسه کړی ، په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې کارونو کې. په هرصورت، دا مهمه ده چې دا ومنو چې دوی د خطي ماډلونو په پرتله د دوی نیمګړتیاو پرته ندي. پدې ځواب کې ، موږ به د ژور عصبي شبکو ځینې محدودیتونه وپلټو او ولې خطي
- 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 ازموینې بیاکتنه