Ma kîjan stratejiyan dikarin werin bikar anîn da ku performansa torê di dema ceribandinê de zêde bikin?
Ji bo zêdekirina performansa torê di dema ceribandinê de di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de ku lîstikek bi TensorFlow û Open AI-ê re lîstin, çend stratejî dikarin werin xebitandin. Armanca van stratejiyan xweşbînkirina performansa torê, baştirkirina rastbûna wê, û kêmkirina qewimîna xeletiyan e. Di vê bersivê de, em ê hinekan lêkolîn bikin
Di dema ceribandinê de performansa modela perwerdekirî çawa dikare were nirxandin?
Nirxandina performansa modelek perwerdekirî di dema ceribandinê de di nirxandina bandor û pêbaweriya modelê de gavek girîng e. Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, gelek teknîk û metrîk hene ku dikarin werin bikar anîn da ku performansa modelek perwerdekirî di dema ceribandinê de binirxînin. Eva
Bi analîzkirina belavkirina kiryarên ku ji hêla torê ve hatine pêşbînîkirin, çi têgihîştin dikarin werin bidestxistin?
Analîzkirina belavkirina kiryarên ku ji hêla torgilokek neuralî ve hatî perwerde kirin ku lîstikek lîstin ve hatî pêşbînîkirin dikare di derheqê tevger û performansa torê de nihêrînên hêja peyda bike. Bi vekolîna frekansa û şêwazên kiryarên pêşbînîkirî, em dikarin têgihiştinek kûrtir bi dest bixin ka tor çawa biryar dide û deverên ji bo başkirin an xweşbîniyê nas dike. Ev analîz
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Tora ceribandinê, Nirxandina îmtîhanê
Dema ku tora neuralî ji bo pêşbînkirina çalakiyê tê bikar anîn di dema her dubarekirina lîstikê de çalakî çawa tê hilbijartin?
Di dema her dubarekirina lîstikê de dema ku torgilokek neuralî bikar tîne da ku çalakiyê pêşbîn bike, çalakî li ser bingeha derketina tora neuralî tê hilbijartin. Tora neuralî di rewşa heyî ya lîstikê de wekî têketinê digire û li ser kiryarên gengaz dabeşek îhtîmalê çêdike. Çalakiya hilbijartî paşê li ser bingeha tê hilbijartin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Tora ceribandinê, Nirxandina îmtîhanê
Du navnîşên ku di pêvajoya ceribandinê de têne bikar anîn ji bo hilanîna xal û bijartinên ku di dema lîstikan de hatine çêkirin çi ne?
Di dema pêvajoya ceribandinê ya perwerdekirina tora neuralî de ku bi TensorFlow û Open AI-ê re lîstikek lîstin, du navnîşan bi gelemperî têne bikar anîn da ku jimar û bijartinên ku ji hêla torê ve hatine hilanîn. Van navnîşan di nirxandina performansa tora perwerdekirî û analîzkirina pêvajoya biryargirtinê de rolek girîng dilîzin. Lîsteya yekem, tê zanîn
Fonksiyona aktîfkirinê di modela tora neuralî ya kûr de ji bo pirsgirêkên dabeşkirina pir-çîn tê bikar anîn çi ye?
Di warê fêrbûna kûr de ji bo pirsgirêkên dabeşkirina pir-polî, fonksiyona çalakkirinê ya ku di modela tora neuralî ya kûr de tê bikar anîn de di destnîşankirina hilberîna her neuron de û di dawiyê de performansa giştî ya modelê de rolek girîng dilîze. Hilbijartina fonksiyona aktîfkirinê dikare pir bandorê li kapasîteya modelê ya fêrbûna şêwazên tevlihev bike û
Girîngiya eyarkirina hejmara qatan, hejmara girêkan di her qatek de, û mezinahiya derketinê di modelek tora neuralî de çi ye?
Eyarkirina hejmara qatan, hejmara girêkan di her qatê de, û mezinahiya derketinê di modelek tora neuralî de di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di qada Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, pir girîng e. Ev verastkirin di diyarkirina performansa modelê, şiyana fêrbûna wê de rolek girîng dileyizin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Modela perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca pêvajoya avêtinê ya di qatên bi tevahî ve girêdayî yên tora neuralî de çi ye?
Armanca pêvajoya avêtinê di qatên bi tevahî ve girêdayî yên torgilokek neuralî de pêşîlêgirtina zêdebûnê û baştirkirina giştîbûnê ye. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek daneyên perwerdehiyê pir baş fêr dibe û nekare daneyên nedîtî giştî bike. Dropout teknîkek rêkûpêkkirinê ye ku vê pirsgirêkê bi rêveçûnek dakêşana perçeyek çareser dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Modela perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa di fonksiyona pênasekirina modela tora neuralî de qata têketinê biafirînin?
Ji bo afirandina qata têketinê di fonksiyona pênasekirina modela tora neuralî de, pêdivî ye ku em têgehên bingehîn ên torên neuralî û rola qata têketinê di mîmariya giştî de fam bikin. Di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de ku lîstikek bi karanîna TensorFlow û OpenAI lîstin, qata têketinê wekî
Armanca danasîna fonksiyonek cihêreng a bi navê "define_neural_network_model" dema ku torgilokek neuralî bi karanîna TensorFlow û TF Learn perwerde dike çi ye?
Armanca danasîna fonksiyonek cihêreng a bi navê "define_neural_network_model" dema ku torgilokek neuralî bi karanîna TensorFlow û TF Learn perwerde dike ev e ku mîmarî û veavakirina modela torê ya neuralî vehewîne. Ev fonksiyonê wekî hêmanek modular û ji nû ve bi kar tîne ku destûrê dide guheztin û ceribandina hêsan bi mîmarên torê yên cihêreng re, bêyî ku hewce bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Modela perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2