Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
Di warê îstîxbarata artificial (AI) û fêrbûna makîneyê de, hilbijartina algorîtmayek guncan ji bo serkeftina her projeyek girîng e. Dema ku algorîtmaya hilbijartî ji bo karek taybetî ne guncaw be, ew dikare bibe sedema encamên nebaş, lêçûnên hesabkerî zêde, û karanîna bêserûber a çavkaniyan. Ji ber vê yekê, pêdivî ye ku pêdivî ye
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
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 daneyên 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
TOCO çi ye?
TOCO, ku ji TensorFlow Lite Optimîzasyona Veguhezkar radiweste, di ekosîstema TensorFlow de hêmanek girîng e ku di bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê de li ser cîhazên mobîl û devê de rolek girîng dilîze. Ev veguherîner bi taybetî ji bo xweşbînkirina modelên TensorFlow-ê ji bo bicîhkirina li ser platformên bi çavkaniyê ve girêdayî ye, wekî têlefon, cîhazên IoT, û pergalên pêvekirî.
Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
Têkiliya di navbera hejmara serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê û rastbûna pêşbîniyê de aliyek girîng e ku bi girîngî bandorê li performans û şiyana giştîkirina modelê dike. Serdemek bi yek derbasbûna bêkêmasî ya di tevahiya databasa perwerdehiyê de vedibêje. Fêmkirina ka hejmara serdeman çawa bandorê li rastbûna pêşbîniyê dike pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural (NSL) ya TensorFlow de bi rastî di hilberîna daneya perwerdehiya zêdekirî ya li ser bingeha daneyên grafika xwezayî de rolek girîng dilîze. NSL çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku daneyên birêkûpêk ên grafîkî di pêvajoya perwerdehiyê de yek dike, performansa modelê bi karanîna hem daneyên taybetmendiyê û hem jî daneyên grafîkê zêde dike. Bi karanîna