ایا کیراس د TFlearn په پرتله د ژورې زده کړې TensorFlow کتابتون دی؟
Keras او TFlearn دوه مشهور ژور زده کړې کتابتونونه دي چې د TensorFlow په سر کې جوړ شوي، د ماشین زده کړې لپاره یو پیاوړی پرانیستې سرچینې کتابتون چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. پداسې حال کې چې کیراس او TFlearn دواړه د عصبي شبکو رامینځته کولو پروسې ساده کول دي ، د دواړو ترمینځ توپیرونه شتون لري چې ممکن یو غوره انتخاب وکړي د مشخصاتو پورې اړه لري.
د TensorFlow لوړې کچې APIs څه دي؟
TensorFlow یو پیاوړی د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسایلو او APIs پراخه لړۍ چمتو کوي چې څیړونکو او پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي. TensorFlow دواړه د ټیټې کچې او لوړې کچې APIs وړاندیز کوي، هر یو د خلاصون او پیچلتیا مختلف کچې ته اړتیا لري. کله چې دا د لوړې کچې APIs ته راځي، TensorFlow
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
د Tensorflow 1 او Tensorflow 2 نسخو ترمنځ د Iris ډیټاسیټ بارولو او روزنې کې اصلي توپیرونه کوم دي؟
اصلي کوډ چې د ایرس ډیټاسیټ بارولو او روزلو لپاره چمتو شوی د TensorFlow 1 لپاره ډیزاین شوی او ممکن د TensorFlow 2 سره کار ونکړي. دا توپیر د TensorFlow په دې نوې نسخه کې د معرفي شوي ځینې بدلونونو او تازه معلوماتو له امله رامینځته کیږي، کوم چې به په راتلونکي کې په تفصیل سره پوښل شي. هغه موضوعات چې په مستقیم ډول د TensorFlow سره تړاو لري
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
حوض کول څنګه د ځانګړتیاو نقشو ابعاد کمولو کې مرسته کوي؟
پولینګ یو تخنیک دی چې معمولا د عصبي عصبي شبکو (CNNs) کې کارول کیږي ترڅو د نقشو ابعاد کم کړي. دا د ان پټ ډیټا څخه د مهمو ځانګړتیاو په استخراج او د شبکې د موثریت په ښه کولو کې مهم رول لوبوي. په دې وضاحت کې، موږ به د دې توضیحاتو ته پام وکړو چې څنګه حوض کول د ابعاد کمولو کې مرسته کوي.
تاسو څنګه کولی شئ د روزنې ډیټا بدل کړئ ترڅو موډل د نمونې ترتیب پراساس د زده کړې نمونو څخه مخنیوی وکړئ؟
د دې لپاره چې د روزنې نمونو ترتیب پراساس د زده کړې نمونو څخه د ژورې زده کړې ماډل مخه ونیسي، دا اړینه ده چې د روزنې ډاټا بدل کړئ. د معلوماتو بدلول دا یقیني کوي چې ماډل په ناڅاپي ډول د هغه ترتیب پورې اړوند تعصب یا انحصار نه زده کوي په کوم کې چې نمونې وړاندې کیږي. په دې ځواب کې، موږ به مختلف وپلټئ
د Python، TensorFlow، او Keras په کارولو سره په ژورې زده کړې کې د ډیټا بارولو او پری پروسس کولو لپاره اړین کتابتونونه کوم دي؟
د Python، TensorFlow، او Keras په کارولو سره د ژورې زده کړې په برخه کې د معلوماتو بارولو او پری پروسس کولو لپاره، ډیری اړین کتابتونونه شتون لري چې کولی شي دا پروسه ډیره اسانه کړي. دا کتابتونونه د ډیټا بارولو، پری پروسس کولو، او لاسوهنې لپاره مختلف فعالیتونه وړاندې کوي، څیړونکي او متخصصین توانوي چې خپل ډیټا په اغیزمنه توګه د ژورې زده کړې دندو لپاره چمتو کړي. د معلوماتو لپاره یو له بنسټیزو کتابتونونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, د معلوماتو د, په خپل ډاټا کې بارول, د ازموینې بیاکتنه
د کوډ snippet کې کارول شوي دوه کال بیکونه کوم دي، او د هر کال بیک هدف څه دی؟
په ورکړل شوي کوډ ټوټه کې، دوه کال بیکونه کارول شوي دي: "موډل چیک پواینټ" او "EarlyStopping". هر کال بیک د کریپټو کرنسی وړاندوینې لپاره د تکراري عصبي شبکې (RNN) ماډل روزنې په شرایطو کې یو ځانګړی هدف ترسره کوي. د "ModelCheckpoint" کال بیک د روزنې پروسې په جریان کې د غوره ماډل خوندي کولو لپاره کارول کیږي. دا موږ ته اجازه راکوي چې یو مشخص میټریک وڅیړو،
کوم اړین کتابتونونه دي چې په Python، TensorFlow، او Keras کې د تکراري عصبي شبکې (RNN) ماډل جوړولو لپاره واردولو ته اړتیا لري؟
د کریپټو اسعارو نرخونو وړاندوینې لپاره د TensorFlow او Keras په کارولو سره په پایتون کې د تکراري عصبي شبکې (RNN) ماډل رامینځته کولو لپاره ، موږ اړتیا لرو څو کتابتونونه وارد کړو چې اړین فعالیت چمتو کړي. دا کتابتونونه موږ ته دا توان راکوي چې د RNNs سره کار وکړو، د معلوماتو پروسس کولو او لاسوهنې سمبال کړو، ریاضيیک عملیات ترسره کړو، او پایلې لیدلو. په دې ځواب کې،
د ترتیبونو او لیبلونو رامینځته کولو وروسته د ترتیب شوي معلوماتو لیست بدلولو هدف څه دی؟
د ترتیبونو او لیبلونو رامینځته کولو وروسته د ترتیب شوي ډیټا لیست بدلول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم هدف ترسره کوي ، په ځانګړي توګه د تکراري عصبي شبکو (RNNs) په ډومین کې د Python ، TensorFlow او Keras سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې. دا تمرین په ځانګړې توګه اړین دی کله چې د دندو سره معامله کوي لکه نورمال کول او رامینځته کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, عصبي عصبي شبکې, نورمال کول او د ترتیبونو کریپټو RNN رامینځته کول, د ازموینې بیاکتنه