API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural (NSL) ya TensorFlow de bi rastî di hilberîna daneya perwerdehiya zêdekirî ya li ser bingeha daneyên grafika xwezayî de rolek girîng dilîze. NSL çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku daneyên birêkûpêk ên grafîkî di pêvajoya perwerdehiyê de yek dike, performansa modelê bi karanîna hem daneyên taybetmendiyê û hem jî daneyên grafîkê zêde dike. Bi karanîna API-ya cîranên pakêtê, NSL dikare bi bandor agahdariya grafîkê di pêvajoya perwerdehiyê de bihewîne, ku di encamê de modelek bihêztir û rastir çêbibe.
Dema ku modelek bi daneyên grafîkî yên xwezayî perwerde dike, API-ya cîranên pakêtê tê bikar anîn da ku databasek perwerdehiyê ku hem daneyên taybetmendiya orîjînal û hem jî agahdariya bingehîn-grafîk dihewîne biafirîne. Ev pêvajo di nav grafîkê de girêkek armancê hildibijêre û agahdariya ji girêkên cîranê xwe berhev dike da ku daneyên taybetmendiyê zêde bike. Bi kirina vê yekê, model dikare ne tenê ji taybetmendiyên têketinê lê di heman demê de ji têkilî û girêdanên di nav grafîkê de jî fêr bibe, ku rê li ber gelemperîkirin û performansa pêşbînîker çêtir dibe.
Ji bo ronîkirina vê têgehê bêtir, senaryoyek bihesibînin ku peywir ew e ku li ser bingeha danûstendinên wan bi bikarhênerên din re vebijarkên bikarhêner di tora civakî de pêşbîn bikin. Di vê rewşê de, API-ya cîranên pakêtê dikare were bikar anîn da ku agahdariya ji girêdanên bikarhêner (cîran) di grafika civakî de, wek ecibandin, şîrove û naveroka parvekirî berhev bike. Bi tevlêkirina vê agahdariya grafîkî-based di databasa perwerdehiyê de, model dikare çêtir qalibên bingehîn û girêdanên di daneyan de bigire, û di encamê de pêşbîniyên rasttir çêdibe.
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de hilberîna danehevek perwerdehiyê ya zêdekirî ku daneyên taybetmendiyê bi agahdariya grafî-based re dike yek, şiyana modelê ya fêrbûna ji strukturên daneya têkildar ên tevlihev zêde dike. Bi karanîna daneyên grafîkî yên xwezayî di pêvajoya perwerdehiyê de, NSL hêz dide modelên fêrbûna makîneyê da ku li ser karên ku hêmanên daneya bi hev ve girêdayî têkildar in bigihîjin performansa bilind.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
- Ma Fêrbûna Structured Neural dikare bi daneyên ku ji bo wan grafikek xwezayî tune were bikar anîn?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin