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
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural (NSL) ya TensorFlow de taybetmendiyek girîng e ku pêvajoya perwerdehiyê bi grafikên xwezayî zêde dike. Di NSL-ê de, API-ya cîranên pakêtê çêkirina mînakên perwerdehiyê bi berhevkirina agahdariya ji girêkên cîran di avahiyek grafîkî de hêsan dike. Ev API bi taybetî dema ku bi daneyên grafîkî-strukturkirî re mijûl dibe bikêr e,
Ma Fêrbûna Structured Neural dikare bi daneyên ku ji bo wan grafikek xwezayî tune were bikar anîn?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku nîşanên sazkirî di pêvajoya perwerdehiyê de yek dike. Van îşaretên birêkûpêk bi gelemperî wekî grafîkan têne destnîşan kirin, ku girêk bi mînakan an taybetmendiyan re têkildar in, û qerax têkilî an wekheviyên di navbera wan de digirin. Di çarçoweya TensorFlow de, NSL dihêle hûn di dema perwerdehiyê de teknîkên rêkûpêkkirina grafîkê tevbigerin.
Zêdebûna hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de xetera bîranînê zêde dike ku bibe sedema zêdebûnê?
Zêdekirina hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de dikare bi rastî xetereyek zêde ya bîranînê çêbike, ku potansiyel rê li ber zêdebûnê bigire. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek hûrgulî û dengek di daneyên perwerdehiyê de fêr dibe bi qasî ku ew bandorek neyînî li performansa modelê li ser daneyên nedîtî dike. Ev pirsgirêkek hevpar e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Derketina wergêra TensorFlow Lite ji bo modela fêrbûna makîneya nasîna tiştan ku bi çarçoveyek ji kamerayek cîhaza desta ve tê vedan çi ye?
TensorFlow Lite çareseriyek sivik e ku ji hêla TensorFlow ve hatî peyda kirin ji bo xebitandina modelên fêrbûna makîneyê li ser cîhazên mobîl û IoT. Gava ku wergêr TensorFlow Lite modelek nasîna tiştan bi çarçoveyek ji kamerayek cîhaza desta wekî têketinê pêvajo dike, encam bi gelemperî çend qonaxan vedihewîne da ku di dawiyê de pêşbîniyên di derheqê tiştên ku di wêneyê de hene peyda bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Bernameya TensorFlow, Danasîna TensorFlow Lite
Grafikên xwezayî çi ne û gelo ew dikarin ji bo perwerdekirina tora neuralî werin bikar anîn?
Grafikên xwezayî temsîlên grafîkî yên daneyên cîhana rastîn in ku girêk saziyan temsîl dikin, û qerax têkiliyên di navbera van saziyan de destnîşan dikin. Van grafîkan bi gelemperî ji bo modela pergalên tevlihev ên wekî torên civakî, torên vegotinê, torên biyolojîkî, û hêj bêtir têne bikar anîn. Grafikên xwezayî qalibên tevlihev û girêdayîbûnên ku di daneyan de hene digirin, û wan ji bo makîneyên cihêreng hêja dikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Perwerdehiya bi grafikên xwezayî
Ma têketina strukturê di Fêrbûna Structured Neural de dikare ji bo rêkûpêkkirina perwerdehiya tora neuralî were bikar anîn?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) di TensorFlow de çarçoveyek e ku destûrê dide perwerdehiya torên neuralî ku bi karanîna sînyalên birêkûpêk ji bilî têketinên taybetmendiya standard bikar tînin. Nîşaneyên birêkûpêk dikarin wekî grafîkan bêne destnîşan kirin, ku girêk bi mînakan re têkildar in û qerax têkiliyên di navbera wan de digirin. Van grafîkan dikarin ji bo şîfrekirina celebên cûrbecûr werin bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Perwerdehiya bi grafikên xwezayî