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
Modela li TensorFlow.js çawa tê berhev kirin û perwerdekirin, û rola fonksiyona windabûna xaça-entropiya kategorî çi ye?
Di TensorFlow.js de, pêvajoya berhevkirin û perwerdekirina modelek çend gavên ku ji bo avakirina torgilokek neuralî ya ku karibe karên dabeşkirinê pêk bîne girîng in vedihewîne. Armanca vê bersivê ew e ku ravekirinek hûrgulî û berfireh a van gavan peyda bike, û balê dikişîne ser rola fonksiyona windabûna xaçerê ya kategorîk. Pêşîn, ji bo avakirina modela torê ya neuralî
Mîmariya tora neuralî ya ku di nimûneyê de hatî bikar anîn rave bike, tevî fonksiyonên çalakkirinê û hejmara yekîneyên di her qatê de.
Mîmariya tora neuralî ya ku di nimûneyê de hatî bikar anîn torgilokek neuralî ya pêşkeftî ya bi sê qatan e: qatek têketinê, qatek veşartî, û qatek derketinê. Tebeqeya têketinê ji 784 yekîneyan pêk tê, ku bi hejmara pîxelên wêneya têketinê re têkildar e. Her yekîneyek di qata têketinê de tundiyê temsîl dike
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de girîngiya rêjeya fêrbûnê û hejmara serdeman çi ye?
Rêjeya fêrbûnê û hejmara serdeman du pîvanên girîng in di pêvajoya fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku torgilokek neuralî ji bo karên dabeşkirinê bi karanîna TensorFlow.js ava dikin. Van parameteran bi girîngî bandorê li performansa û lihevhatina modelê dikin, û têgihîştina girîngiya wan ji bo bidestxistina encamên çêtirîn girîng e. Rêjeya fêrbûnê, bi α (alpha) tê destnîşan kirin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê, Nirxandina îmtîhanê
Daneyên perwerdehiyê di TensorFlow.js de çawa li komên perwerdehî û ceribandinê têne dabeş kirin?
Di TensorFlow.js de, pêvajoya dabeşkirina daneyên perwerdehiyê li komên perwerdehiyê û ceribandinê gavek girîng e di avakirina torgilokek neuralî de ji bo karên dabeşkirinê. Ev dabeşkirin dihêle ku em performansa modelê li ser daneyên nedîtî binirxînin û kapasîteyên giştîkirina wê binirxînin. Di vê bersivê de, em ê di hûrguliyên xwe de bisekinin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca TensorFlow.js di avakirina torgilokek neuralî de ji bo karên dabeşkirinê çi ye?
TensorFlow.js pirtûkxaneyek hêzdar e ku destûrê dide pêşdebiran ku rasterast di gerokê de modelên fêrbûna makîneyê ava bikin û perwerde bikin. Ew kapasîteyên TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya populer, tîne JavaScript-ê, ku dihêle afirandina torên neuralî ji bo karên cihêreng, di nav de dabeşkirin. Armanca TensorFlow.js di avakirina tora neuralî de ji bo dabeşkirinê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê, Nirxandina îmtîhanê