Ma di grafikên xwezayî de grafikên Hevbeş, grafikên navgîniyê, an grafikên nivîsê hene?
Grafikên xwezayî rêzek cihêreng a strukturên grafîkî vedihewîne ku têkiliyên di navbera saziyan de di senaryoyên cihêreng ên cîhana rastîn de model dike. Grafikên hev-rûbûn, grafikên navgîniyê, û grafikên nivîsê hemî nimûneyên grafikên xwezayî ne ku celebên têkiliyan digirin û bi berfirehî di sepanên cihêreng ên di qada Zehmetkêşiya Hunerî de têne bikar anîn. Grafikên hev-rûbûnê hev-rûbûnê temsîl dikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Perwerdehiya bi grafikên xwezayî
Ma TensorFlow lite ji bo Android-ê tenê ji bo encamdanê tê bikar anîn an jî dikare ji bo perwerdehiyê were bikar anîn?
TensorFlow Lite ji bo Android guhertoyek sivik a TensorFlow e ku bi taybetî ji bo cîhazên mobîl û pêvekirî hatî çêkirin. Ew di serî de ji bo xebitandina modelên fêrbûna makîneyê yên pêş-perwerdekirî li ser cîhazên mobîl tê bikar anîn da ku peywirên encamdanê bi bandor pêk bîne. TensorFlow Lite ji bo platformên mobîl xweşbîn e û armanc dike ku derengiya kêm û mezinahiyek binary a piçûk peyda bike da ku çalak bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Bernameya TensorFlow, TensorFlow Lite ji bo Android
Bikaranîna grafika cemidî çi ye?
Di çarçoweya TensorFlow de grafiyek qeşagirtî vedibêje modelek ku bi tevahî hatî perwerde kirin û dûv re wekî pelek yekane hatî tomar kirin ku hem mîmariya modelê û hem jî giraniyên perwerdekirî vedihewîne. Dûv re ev grafiya cemidî dikare ji bo encamgirtinê li ser platformên cihêreng were bicîh kirin bêyî ku hewcedariya pênaseya modela orjînal an gihîştina bi
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Bernameya TensorFlow, Danasîna TensorFlow Lite
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
Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
Di TensorFlow de darvekirina dilxwaz modek e ku rê dide pêşkeftina bêtir xwerû û înteraktîf a modelên fêrbûna makîneyê. Ew bi taybetî di qonaxên prototîp û debuggkirina pêşkeftina modelê de bikêr e. Di TensorFlow de, darvekirina dilxwaz rêyek e ku meriv tavilê operasyonan bike da ku nirxên konkret vegerîne, li hember darvekirina bingehîn-grafîk a kevneşopî ku li wir
Meriv çawa Daneyên TensorFlow di Hevkariya Google de bar dike?
Ji bo barkirina Daneyên TensorFlow di Hevkariya Google de, hûn dikarin gavên ku li jêr hatine destnîşan kirin bişopînin. TensorFlow Datasets berhevokek daneyan e ku amade ye ku bi TensorFlow re bikar bîne. Ew cûrbecûr daneyên danûstendinê peyda dike, ku ew ji bo karên fêrbûna makîneyê rehet dike. Hevkariya Google, ku wekî Colab jî tê zanîn, karûbarek ewr a belaş e ku ji hêla Google ve hatî peyda kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade