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
Kî grafiyek ku di teknîka birêkûpêkkirina grafîkê de tê bikar anîn çêdike, grafîkek ku nod xalên daneyê destnîşan dikin û qerax têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin?
Birêkûpêkkirina grafîkê di fêrbûna makîneyê de teknîkek bingehîn e ku tê de avakirina grafiyek ku nod nuqteyên daneyê û qerax têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin. Di çarçoveya Fêrbûna Structured Neural (NSL) de bi TensorFlow re, grafî bi destnîşankirina ka xalên daneyê li ser bingeha wekhevî an têkiliyên wan çawa têne girêdan têne çêkirin. Ew
Dê Fêrbûna Structured Neural (NSL) li ser rewşa gelek wêneyên pisîk û kûçikan li ser bingeha wêneyên heyî wêneyên nû çêbike?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku destûrê dide perwerdehiya torên neuralî ku bi karanîna îşaretên birêkûpêk ji bilî têketinên taybetmendiya standard bikar tînin. Ev çarçove bi taybetî di senaryoyên ku daneyan xwedan avahiyek xwerû ye ku dikare were bikar anîn da ku performansa modelê baştir bike bikêr e. Di çarçoveya hebûna
Di çarçoveya fêrbûna birêkûpêk a neuralî de rola nûneriya binavkirî çi ye?
Nûnertiya binavkirî di çarçoveya Fêrbûna Structured Neural (NSL) de, ku di warê Zehmetiya Hunerî de amûrek hêzdar e, rolek girîng dilîze. NSL li ser TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniyek vekirî ya ku bi berfirehî tête bikar anîn, hatî çêkirin, û ew armanc dike ku pêvajoya fêrbûnê bi tevlêkirina agahdariya sazkirî di pêvajoya perwerdehiyê de zêde bike. Li
Çarçoveya fêrbûna birêkûpêk a neuralî çawa di perwerdehiyê de strukturê bikar tîne?
Çarçoveya fêrbûna birêkûpêk a neuralî di warê îstîxbarata sûnî de amûrek hêzdar e ku di daneya perwerdehiyê de strukturek xwerû bikar tîne da ku performansa modelên fêrbûna makîneyê baştir bike. Ev çarçove destûrê dide ku agahdariya birêkûpêk, wek grafîkan an grafikên zanînê, di pêvajoya perwerdehiyê de tevde bibe, û dihêle ku model ji fêrbûnê bibin.
Di çarçoveya fêrbûna birêkûpêk a neuralî de du celeb têketina ji bo tora neuralî çi ne?
Çarçoveya fêrbûna birêkûpêk a neuralî (NSL) di warê îstîxbarata sûnî de amûrek hêzdar e ku destûrê dide me ku em agahdariya sazkirî di nav torên neuralî de tevbigerin. Ew rêyek ji bo perwerdekirina modelan hem bi daneya nîşankirî û hem jî bi nîşankirî peyda dike, têkilî û girêdanên di navbera xalên daneya cihêreng de bikar tîne. Di çarçoveya NSL de, du hene
Çarçoveya fêrbûna birêkûpêk a neuralî çawa agahdariya sazkirî di nav torên neuralî de vedihewîne?
Çarçoveya fêrbûna birêkûpêk a neuralî amûrek hêzdar e ku destûrê dide tevlêbûna agahdariya sazkirî di nav torên neuralî de. Ev çarçove ji bo zêdekirina pêvajoya fêrbûnê bi karanîna hem daneya nesazkirî û hem jî agahdariya birêkûpêk a bi wê re têkildar e. Bi berhevkirina hêza torên neuralî û daneyên birêkûpêk, çarçove bêtir gengaz dike
Armanca çarçoweya fêrbûna sazkirî ya neuralî çi ye?
Armanca çarçoweya Fêrbûna Structured Neural (NSL) ew e ku perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê li ser grafîkan û daneyên birêkûpêk bike. Ew komek amûr û teknîkan peyda dike ku destûrê dide pêşdebiran ku rêkûpêkkirina bingeha grafîkê di nav modelên xwe de bicîh bikin, performansa xwe li ser peywirên wekî dabeşkirin, paşveçûn, û rêzgirtinê baştir bikin. Grafîk bi hêz in