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
Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, algorîtmayên-based tora neuralî di çareserkirina pirsgirêkên tevlihev û çêkirina pêşbîniyên li ser bingeha daneyan de rolek bingehîn dileyzin. Van algorîtmayan ji qatên girêkên bi hev ve girêdayî pêk tên, ku ji avahiya mêjiyê mirovan îlhama xwe digirin. Ji bo bi bandor perwerdekirin û karanîna torên neuralî, çend parametreyên sereke di nav de hewce ne
TensorFlow çi ye?
TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku bi berfirehî di warê îstîxbarata sûnî de tê bikar anîn. Ew hatiye sêwirandin ku rê bide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow bi taybetî ji ber nermbûn, pîvanbûn û karanîna xwe hêsan tê zanîn, ku ew ji bo her duyan vebijarkek populer dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
Dema ku di warê naskirina wêneyê de bi torên neuralî yên konvolutional (CNN) re dixebitin, pêdivî ye ku meriv encamên wêneyên rengîn li hember wêneyên gewr fêm bike. Di çarçoweya fêrbûna kûr a bi Python û PyTorch de, cûdahiya di navbera van her du celeb wêneyan de di hejmara kanalên wan de ye. Wêneyên rengîn, bi gelemperî
Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
Fonksiyonên aktîvkirinê di torên neuralî yên çêkirî de rolek girîng dileyzin, ku di destnîşankirina ka neuronek divê were çalak kirin an na de wekî hêmanek bingehîn xizmet dike. Têgîna fonksiyonên çalakkirinê bi rastî dikare bi şewitandina neuronan di mejiyê mirovan de were hesibandin. Mîna ku noyronek di mejî de dişewite an jî neçalak dimîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
PyTorch û NumPy herdu pirtûkxaneyên ku di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di serîlêdanên fêrbûna kûr de, pir têne bikar anîn. Dema ku her du pirtûkxane fonksiyonên ji bo hesabên hejmarî pêşkêş dikin, di navbera wan de cûdahiyên girîng hene, nemaze dema ku ew tê hesabên li ser GPU û fonksiyonên din ên ku ew peyda dikin. NumPy ji bo pirtûkxaneyek bingehîn e
Ma windabûna derveyî nimûne windakirina pejirandinê ye?
Di warê fêrbûna kûr de, nemaze di çarçoweya nirxandina model û nirxandina performansê de, cûdahiya di navbera windabûna derveyî nimûneyê û windabûna pejirandinê de girîngiyek girîng digire. Fêmkirina van têgehan ji bo bijîjkeran girîng e ku mebesta têgihîştina bandorkerî û kapasîteyên giştîkirina modelên fêrbûna kûr a wan e. Ji bo ku hûn di nav tevliheviyên van şertan de bisekinin,
Ma pêdivî ye ku meriv ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch an matplotlib-ê tabloyek tensor bikar bîne?
TensorBoard û Matplotlib herdu jî amûrên hêzdar in ku ji bo dîtina daneyan û performansa modelê di projeyên fêrbûna kûr ên ku li PyTorch têne bicîh kirin têne bikar anîn. Digel ku Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyek pirreng e ku dikare were bikar anîn da ku celeb celeb grafîk û nexşeyan biafirîne, TensorBoard taybetmendiyên pisportir ên ku bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr hatine çêkirin pêşkêşî dike. Di vê çarçoveyê de, ya
Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
PyTorch bi rastî dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin. PyTorch pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê-çavkaniya vekirî ye ku ji hêla laboratûara Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî pêşve xistin ku avahiyek grafikek hesabker a maqûl û dînamîkî peyda dike, ku wê bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr guncan dike. NumPy, ji hêla din ve, ji bo zanistî pakêtek bingehîn e
Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên dabeşkirinê amûrên bingehîn in ji bo peywirên wekî naskirina wêneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û hêj bêtir. Dema ku meriv li ser derencana tora neuralî ya dabeşkirinê nîqaş dike, girîng e ku meriv têgeha dabeşkirina îhtimalê di navbera çînan de fam bike. Daxuyaniya ku
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re