Feydeya karanîna modelek Keras-ê pêşî û dûv re veguheztina wê ji texmînkerek TensorFlow re ji bilî karanîna rasterast TensorFlow çi ye?
Dema ku dor tê pêşxistina modelên fêrbûna makîneyê, hem Keras û hem jî TensorFlow çarçoveyên populer in ku cûrbecûr fonksiyon û jêhatî pêşkêş dikin. Dema ku TensorFlow pirtûkxaneyek hêzdar û maqûl e ji bo avakirina û perwerdekirina modelên fêrbûna kûr, Keras API-a astek bilindtir peyda dike ku pêvajoya afirandina torên neuralî hêsan dike. Di hin rewşan de, ew
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Pîvana Keras bi texmînker
Ger têketin navnîşa rêzikên numpy e ku nexşeya germahiyê hildibijêre ku derketina ViTPose ye û şeklê her pelê numpy [1, 17, 64, 48] bi 17 xalên sereke yên laş re têkildar e, kîjan algorîtma dikare were bikar anîn?
Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch de, dema ku bi daneyan û danehevan re dixebitin, girîng e ku hûn algorîtmaya guncan hilbijêrin da ku têketina hatî dayîn pêvajo û analîz bikin. Di vê rewşê de, têketin ji navnîşek rêzikên numpy pêk tê, ku her yek nexşeyek germê ku hilberanê temsîl dike hilîne.
Kanalên derketinê çi ne?
Kanalên derketinê hejmarek taybetmendî an qalibên bêhempa vedibêjin ku tora neuralî ya hevgirtî (CNN) dikare fêr bibe û ji wêneyek têketinê derxe. Di çarçoveya fêrbûna kûr a bi Python û PyTorch de, kanalên derketinê têgehek bingehîn in di perwerdehiya convnetan de. Fêmkirina kanalên derketinê ji bo sêwirandin û perwerdekirina bi bandor a CNN pir girîng e
Wateya hejmara Kanalên têketinê (Parametra 1emîn a nn.Conv2d) çi ye?
Hejmara kanalên têketinê, ku pîvana yekem a fonksiyona nn.Conv2d ya PyTorch-ê ye, bi hejmara nexşeyên taybetmendiyê an kanalên di wêneya têketinê de vedibêje. Ew rasterast bi hejmara nirxên "reng" ên wêneyê ve ne girêdayî ye, lê ji ber vê yekê hejmarek taybetmendî an qalibên cihêreng nîşan dide.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Torgiloka neural a konvolution (CNN), Convnet Perwerde
Kengî zêdebûn çêdibe?
Zêdebûn di warê Zehmetiya Hunerî de, bi taybetî di warê fêrbûna kûr a pêşkeftî de, bi taybetî di torên neuralî de, ku bingehên vê qadê ne, pêk tê. Zêdebûn diyardeyek e ku derdikeve holê dema ku modelek fêrbûna makîneyê li ser danehevek taybetî pir baş tê perwerde kirin, heya radeya ku ew pir pispor dibe.
Wateya perwerdekirina modelek çi ye? Kîjan celeb fêrbûnê: kûr, ensemble, veguheztin çêtirîn e? Fêrbûna bêdawî bi bandor e?
Perwerdehiya "modelek" di warê îstîxbarata hunerî (AI) de pêvajoya hînkirina algorîtmayek ji bo naskirina qalibên û çêkirina pêşbîniyan li ser bingeha daneyên têketinê vedibêje. Ev pêvajo di fêrbûna makîneyê de gavek girîng e, ku model ji mînakan fêr dibe û zanîna xwe gelemperî dike da ku pêşbîniyên rast li ser daneyên nedîtî bike. Va
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma modela tora neuralî ya PyTorch dikare ji bo pêvajoya CPU û GPU heman kodê hebe?
Bi gelemperî modelek tora neuralî ya li PyTorch dikare hem ji bo pêvajoya CPU û hem jî GPU xwedî heman kodê be. PyTorch çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya populer e ku ji bo avakirina û perwerdekirina torên neuralî platformek maqûl û bikêr peyda dike. Yek ji taybetmendiyên sereke yên PyTorch şiyana wê ye ku bi rengek bêkêmasî di navbera CPU de biguhezîne
Ma Torên Dijbera Generative (GAN) xwe dispêrin ramana jenerator û cihêkar?
GAN bi taybetî li ser bingeha têgeha jenerator û cihêkar têne sêwirandin. GAN çînek modelên fêrbûna kûr in ku ji du hêmanên sereke pêk tên: jenerator û cihêkar. Di GAN de hilberîner berpirsiyar e ku nimûneyên daneyên sentetîk ên ku dişibin daneyên perwerdehiyê çêbikin. Ew dengek rasthatî wekî digire
Awantaj û dezawantajên zêdekirina girêkên din li DNN çi ne?
Zêdekirina bêtir girêkan li Tora Neuralî ya Kûr (DNN) dikare hem avantaj û hem jî kêmasiyan hebe. Ji bo ku hûn vana fêm bikin, girîng e ku meriv têgihiştinek zelal hebe ka DNN çi ne û ew çawa dixebitin. DNN celebek tora neuralî ya çêkirî ne ku ji bo teqlîdkirina struktur û fonksiyona ya hatine çêkirin
Pirsgirêka gradientê ya windabûnê çi ye?
Pirsgirêka gradientê ya windabûn pirsgirêkek e ku di perwerdehiya torên neuralî yên kûr de, nemaze di çarçoweya algorîtmayên xweşbîniya bingeh-gradient de derdikeve. Ew behsa mijara kêmbûna berfirehî dike ji ber ku ew di pêvajoya fêrbûnê de bi paş ve di nav qatên torgilokek kûr de belav dibin. Ev diyarde dikare bi girîngî lihevhatinê asteng bike