Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
Dema ku di warê naskirina wêneyê de bi torên neuralî yên konvolutional (CNN) re dixebitin, pêdivî ye ku meriv encamên wêneyên rengîn li hember wêneyên gewr fêm bike. Di çarçoweya fêrbûna kûr a bi Python û PyTorch de, cûdahiya di navbera van her du celeb wêneyan de di hejmara kanalên wan de ye. Wêneyên rengîn, bi gelemperî
Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
Fonksiyonên aktîvkirinê di torên neuralî yên çêkirî de rolek girîng dileyzin, ku di destnîşankirina ka neuronek divê were çalak kirin an na de wekî hêmanek bingehîn xizmet dike. Têgîna fonksiyonên çalakkirinê bi rastî dikare bi şewitandina neuronan di mejiyê mirovan de were hesibandin. Mîna ku noyronek di mejî de dişewite an jî neçalak dimîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
PyTorch û NumPy herdu pirtûkxaneyên ku di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di serîlêdanên fêrbûna kûr de, pir têne bikar anîn. Dema ku her du pirtûkxane fonksiyonên ji bo hesabên hejmarî pêşkêş dikin, di navbera wan de cûdahiyên girîng hene, nemaze dema ku ew tê hesabên li ser GPU û fonksiyonên din ên ku ew peyda dikin. NumPy ji bo pirtûkxaneyek bingehîn e
Ma windabûna derveyî nimûne windakirina pejirandinê ye?
Di warê fêrbûna kûr de, nemaze di çarçoweya nirxandina model û nirxandina performansê de, cûdahiya di navbera windabûna derveyî nimûneyê û windabûna pejirandinê de girîngiyek girîng digire. Fêmkirina van têgehan ji bo bijîjkeran girîng e ku mebesta têgihîştina bandorkerî û kapasîteyên giştîkirina modelên fêrbûna kûr a wan e. Ji bo ku hûn di nav tevliheviyên van şertan de bisekinin,
Ma pêdivî ye ku meriv ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch an matplotlib-ê tabloyek tensor bikar bîne?
TensorBoard û Matplotlib herdu jî amûrên hêzdar in ku ji bo dîtina daneyan û performansa modelê di projeyên fêrbûna kûr ên ku li PyTorch têne bicîh kirin têne bikar anîn. Digel ku Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyek pirreng e ku dikare were bikar anîn da ku celeb celeb grafîk û nexşeyan biafirîne, TensorBoard taybetmendiyên pisportir ên ku bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr hatine çêkirin pêşkêşî dike. Di vê çarçoveyê de, ya
Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
PyTorch bi rastî dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin. PyTorch pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê-çavkaniya vekirî ye ku ji hêla laboratûara Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî pêşve xistin ku avahiyek grafikek hesabker a maqûl û dînamîkî peyda dike, ku wê bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr guncan dike. NumPy, ji hêla din ve, ji bo zanistî pakêtek bingehîn e
Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên dabeşkirinê amûrên bingehîn in ji bo peywirên wekî naskirina wêneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û hêj bêtir. Dema ku meriv li ser derencana tora neuralî ya dabeşkirinê nîqaş dike, girîng e ku meriv têgeha dabeşkirina îhtimalê di navbera çînan de fam bike. Daxuyaniya ku
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Ma meşandina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr a li ser gelek GPU-yên li PyTorch pêvajoyek pir hêsan e?
Rêvekirina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yên li PyTorch ne pêvajoyek hêsan e lê dikare di warê lezkirina demên perwerdehiyê û birêvebirina daneyên mezin de pir sûdmend be. PyTorch, ku çarçoveyek fêrbûna kûr a populer e, fonksiyonan peyda dike da ku hesaban li gelek GPU-yan belav bike. Lêbelê, sazkirin û bi bandor karanîna gelek GPU-yan
Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
Tora neuralî ya birêkûpêk bi rastî dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin. Ji bo ku em vê berhevdanê fam bikin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên torên neuralî û encamên ku di modelekê de hejmareke mezin a pîvanan hene bigerin. Tora neuralî çînek modelên fêrbûna makîneyê ne ku ji wan hatine îlham kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
PyTorch ji pirtûkxaneyên fêrbûna kûr ên din ên mîna TensorFlow di warê karanîna hêsan û bilez de çawa cûda dibe?
PyTorch û TensorFlow du pirtûkxaneyên fêrbûna kûr a populer in ku di warê îstîxbarata sûnî de kelek girîng bidest xistine. Dema ku her du pirtûkxane ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî yên kûr amûrên hêzdar pêşkêş dikin, ew di warê karanîna hêsan û bilez de cûda dibin. Di vê bersivê de, em ê van cûdahiyan bi berfirehî lêkolîn bikin. Hêsanîya
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2