Ma PDA dikare zimanek rêzikên palindromê tespît bike?
Pushdown Automata (PDA) modelek hesabkerî ye ku di zanistiya komputerê ya teorîkî de tê bikar anîn da ku aliyên cûda yên hesabkirinê lêkolîn bike. PDA bi taybetî di çarçoveya teoriya tevliheviya hesabkirinê de têkildar in, ku ew wekî amûrek bingehîn ji bo têgihîştina çavkaniyên hesabker ên ku ji bo çareserkirina cûreyên cûda yên pirsgirêkan hewce ne re xizmet dikin. Di vî warî de pirsa gelo
Fêrbûna ensambleyê çi ye?
Fêrbûna Ensembleyê teknolojiyek fêrbûna makîneyê ye ku tê de gelek modelan berhev dike da ku performansa giştî û hêza pêşbîniya pergalê baştir bike. Fikra bingehîn a li pişt fêrbûna ensembleyê ev e ku bi berhevkirina pêşbîniyên pir modelan re, modela encam bi gelemperî dikare ji yek ji modelên kesane yên têkildar derkeve pêş. Gelek nêzîkatiyên cuda hene
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Êrîşa demkî çi ye?
Êrîşek demkî celebek êrişek kanalek alî ye di warê ewlehiya sîber de ku guheztinên di wextê ku ji bo pêkanîna algorîtmayên krîptografîk de hatî girtin bikar tîne. Bi analîzkirina van cûdahiyên demkî, êrîşkar dikarin agahdariya hesas der barê mifteyên krîptografîk ên ku têne bikar anîn de derxînin. Ev forma êrîşê dikare ewlehiya pergalên ku xwe dispêrin tawîzê bide
Hin mînakên heyî yên pêşkêşkerên hilanînê yên nebawer çi ne?
Pêşkêşkerên hilanînê yên nebawer di warê ewlehiya sîber de xeterek girîng çêdikin, ji ber ku ew dikarin nepenî, yekbûn, û hebûna daneyên ku li ser wan hatine hilanîn tawîz bidin. Van serveran bi gelemperî ji ber nebûna tedbîrên ewlehiyê yên rast têne diyar kirin, ku wan ji cûrbecûr êrîşan û gihîştina nedestûrî re xeternak dike. Ji bo rêxistin û rêxistinê girîng e
Rolên îmze û mifteya giştî di ewlehiya ragihandinê de çi ne?
Di ewlehiya mesajê de, têgehên îmze û mifteya giştî di dabînkirina yekitî, rastbûn û nepenîtiya peyamên ku di navbera saziyan de têne guheztin de rolek bingehîn dileyzin. Van pêkhateyên krîptografî ji bo protokolên pêwendiya ewledar bingehîn in û bi berfirehî di mekanîzmayên ewlehiyê yên cihêreng ên wekî îmzeyên dîjîtal, şîfrekirin, û protokolên danûstendina mifteyê de têne bikar anîn. Di peyamê de îmzeyek
Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
Di warê îstîxbarata artificial (AI) û fêrbûna makîneyê de, hilbijartina algorîtmayek guncan ji bo serkeftina her projeyek girîng e. Dema ku algorîtmaya hilbijartî ji bo karek taybetî ne guncaw be, ew dikare bibe sedema encamên nebaş, lêçûnên hesabkerî zêde, û karanîna bêserûber a çavkaniyan. Ji ber vê yekê, pêdivî ye ku pêdivî ye
Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
Ji bo ku em qatek pêvekirinê bikar bînin da ku bixweber axên rast ji bo dîtina temsîlên peyvan wekî vektor werin veqetandin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên bicîkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de bigerin. Bicihkirina peyvan nimandinên vektorî yên zexm ên peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ne ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digirin. Ev embedding in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Nerîta çarçoveyê ya Fêrbûna Avakirî ya Neural
Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
Max pooling di Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de operasyonek krîtîk e ku di derxistina taybetmendiyê û kêmkirina pîvanê de rolek girîng dilîze. Di çarçoweya peywirên dabeşkirina wêneyê de, berhevkirina max piştî qatên hevedudanî tê sepandin da ku nexşeyên taybetmendiyê dakêşin, ku di girtina taybetmendiyên girîng de digel kêmkirina tevliheviya hesabkirinê dibe alîkar. Armanca bingehîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Bikaranîna TensorFlow ji bo dabeşkirina wêneyên cilan
Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
Derxistina taybetmendiyê di pêvajoya tora neuralî ya tevlihev (CNN) de gavek girîng e ku ji bo peywirên naskirina wêneyê tê sepandin. Di CNN de, pêvajoya derxistina taybetmendiyê derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyên têketinê vedihewîne da ku dabeşkirina rastîn hêsantir bike. Ev pêvajo bingehîn e ji ber ku nirxên pixelên xav ên ji wêneyan rasterast ji bo karên dabeşkirinê ne maqûl in. Ji
Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
Di warê modelên fêrbûna makîneyê de ku li TensorFlow.js têne xebitandin, karanîna fonksiyonên fêrbûna asynchron ne hewceyek bêkêmasî ye, lê ew dikare bi girîngî performans û karbidestiya modelan zêde bike. Fonksiyonên fêrbûna asynkron di xweşbînkirina pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dileyzin û rê didin ku hesaban bêne kirin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê