Meriv çawa hejmara wêneyên ku ji bo perwerdekirina modelek dîtina AI-ê têne bikar anîn destnîşan dike?
Di îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoveya TensorFlow û serîlêdana wê ya ji bo dîtina komputerê de, destnîşankirina hejmara wêneyên ku ji bo perwerdehiya modelek têne bikar anîn aliyekî girîng a pêvajoya pêşkeftina modelê ye. Fêmkirina vê hêmanê ji bo têgihîştina kapasîteya modelê ya ji bo giştîkirina daneyên perwerdehiyê berbi nedîtî ve pêdivî ye.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Destpêka TensorFlow, Vîzyona bingehîn a computer bi ML re
Dema ku modelek dîtina AI-ê perwerde dike, pêdivî ye ku ji bo her serdemek perwerdehiyê komek wêneyên cûda bikar bînin?
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze dema ku bi peywirên dîtina komputerê re bi karanîna TensorFlow re mijûl dibin, têgihîştina pêvajoya perwerdehiya modelek ji bo bidestxistina performansa çêtirîn girîng e. Pirseke hevpar a ku di vê çarçoveyê de derdikeve ev e ku gelo di qonaxa perwerdehiyê de ji bo her serdemê komek wêneyên cûda têne bikar anîn. Ji bo çareserkirina vê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Destpêka TensorFlow, Vîzyona bingehîn a computer bi ML re
Hejmara herî zêde ya gavên ku RNN dikare ji bîr bike çend e ku ji pirsgirêka gradientê ya windabûyî û gavên herî zêde yên ku LSTM dikare ji bîr bike çend e?
Tora Tora Neuralî ya Dubarebûyî (RNN) û Bîra Dem-Kurte (LSTM) du mîmarên bingehîn in di warê modelkirina rêzikan de, nemaze ji bo peywirên wekî pêvajoya zimanê xwezayî (NLP). Fêmkirina kapasîteyên wan û tixûbên wan, nemaze di derheqê pirsgirêka gradientê ya windabûyî de, ji bo karanîna bi bandor a van modelan girîng e. Tora Neuralî ya Dubarekirî (RNN) RNNs têne sêwirandin
Ma tora neuralî ya paşverû dişibihe tora neuralî ya dubare?
Tora neuralî ya paşîn belavbûnê (BPNN) û tora neuralî ya dûbare (RNN) her du mîmariyên entegre yên di qada îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de ne, ku her yek bi taybetmendî û serîlêdanên cihêreng in. Têgihîştina wekhevî û cûdahiyên di navbera van her du celeb torên neuralî de ji bo pêkanîna wan bi bandor girîng e, nemaze di çarçoveya zimanê xwezayî de.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pêvajoya Zimanê Xwezayî bi TensorFlow, ML bi tevnên neural ên dubare
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 têgînên bingehîn ên binavkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de binirxînin. Bicîhkirina peyvan temsîla vektora zexm a peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ye ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digire. Ev embeddings hîn dibin
- 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
Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
TensorFlow Keras Tokenizer API destûrê dide tokenîzekirina bikêrhatî ya daneya nivîsê, ku di peywirên Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) de gavek girîng e. Dema ku di TensorFlow Keras de mînakek Tokenizer mîheng dike, yek ji pîvanên ku dikare were danîn parametra `num_words` e, ku li gorî frekansê hejmara herî zêde ya peyvan diyar dike ku bêne girtin.
Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
TensorFlow Keras Tokenizer API bi rastî dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran di nav korpusek nivîsê de bibîne. Tokenîzasyon di pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) de gavek bingehîn e ku tê de veqetandina nivîsê li yekîneyên piçûktir, bi gelemperî peyvan an jêr-peyvanan vedihewîne, da ku pêvajoyek din hêsantir bike. Tokenizer API-ya di TensorFlow de destûrê dide tokenîzasyona bikêrhatî