Ma Keras ji TFlearn pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a TensorFlow çêtir e?
Keras û TFlearn du pirtûkxaneyên fêrbûna kûr a populer in ku li ser TensorFlow, pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ya hêzdar ji bo fêrbûna makîneyê ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin hatine çêkirin. Dema ku hem Keras û hem jî TFlearn armanc dikin ku pêvajoya avakirina torên neuralî hêsan bikin, di navbera her duyan de cûdahî hene ku dibe ku yek li gorî taybetmendiyê bijarek çêtir bikin.
API-yên asta bilind ên TensorFlow çi ne?
TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya hêzdar e ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew cûrbecûr amûr û API peyda dike ku destûrê dide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow hem API-yên asta nizm û hem jî-asta bilind pêşkêşî dike, her yek ji astên cûda yên abstraction û tevliheviyê re peyda dike. Dema ku ew tê ser API-ên-asta bilind, TensorFlow
Cûdahiyên sereke di barkirin û perwerdekirina daneya Iris de di navbera guhertoyên Tensorflow 1 û Tensorflow 2 de çi ne?
Koda eslî ya ku ji bo barkirin û perwerdekirina databasa irisê hatî peyda kirin ji bo TensorFlow 1 hate sêwirandin û dibe ku bi TensorFlow 2 re nexebite. Ev nakokî ji ber hin guhertin û nûvekirinên ku di vê guhertoya nû ya TensorFlow de hatine destnîşan kirin, ku dê di paşerojê de bi hûrgulî were destnîşan kirin derdikeve holê. mijarên ku rasterast bi TensorFlow re têkildar in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
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
Kombûn çawa di kêmkirina mezinahiya nexşeyên taybetmendiyê de dibe alîkar?
Pooling teknîkek e ku bi gelemperî di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de tê bikar anîn da ku pîvana nexşeyên taybetmendiyê kêm bike. Ew di derxistina taybetmendiyên girîng ji daneyên têketinê û başkirina kargêriya torê de rolek girîng dilîze. Di vê ravekirinê de, em ê li hûrguliyên ka çawa hevgirtinê di kêmkirina pîvanê de dibe alîkar
Meriv çawa dikare daneyên perwerdehiyê bişewitîne da ku rê li ber fêrbûna modelên li ser bingeha fermana nimûneyê bigire?
Ji bo pêşîlêgirtina modelek fêrbûna kûr ji fêrbûna şêwazên li ser bingeha rêza nimûneyên perwerdehiyê, pêdivî ye ku meriv daneyên perwerdehiyê bişewitîne. Tevlihevkirina daneyan piştrast dike ku modêl bi nezanî fêrî neyartî an girêdayîbûna bi rêza ku nimûne têne pêşkêş kirin fêr nabe. Di vê bersivê de, em ê cûrbecûr lêkolîn bikin
Pirtûkxaneyên pêwîst ji bo barkirin û pêşdibistanên daneyan di fêrbûna kûr de bi karanîna Python, TensorFlow, û Keras çi ne?
Ji bo ku di fêrbûna kûr de bi karanîna Python, TensorFlow, û Keras daneyan barkirin û pêşdebirin, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku dikarin pêvajoyê pir hêsan bikin. Van pirtûkxane fonksiyonên cihêreng ên ji bo barkirina daneyê, pêş-processing, û manîpulasyonê peyda dikin, rê dide lêkolîner û bijîjkan ku daneyên xwe ji bo karên fêrbûna kûr bi bandor amade bikin. Yek ji pirtûkxaneyên bingehîn ji bo daneyan
Du bangewaziyên ku di qutiya kodê de têne bikar anîn çi ne, û mebesta her vegerê çi ye?
Di pişka kodê ya hatî dayîn de, du vegerên bangê têne bikar anîn: "ModelCheckpoint" û "EarlyStopping". Her bangek di çarçoveya perwerdehiya modela tora neuralî ya dubare (RNN) de ji bo pêşbîniya krîptoyê armancek taybetî peyda dike. Banga "ModelCheckpoint" ji bo hilanîna modela çêtirîn di dema pêvajoya perwerdehiyê de tê bikar anîn. Ew destûrê dide me ku metrîkek taybetî bişopînin,
Ji bo avakirina modela tora neuralî ya dûbare (RNN) li Python, TensorFlow, û Keras pirtûkxaneyên pêwîst çi ne?
Ji bo avakirina modelek tora neuralî ya dûbare (RNN) li Python bi karanîna TensorFlow û Keras ji bo mebesta pêşbînkirina bihayên diravê krîptoyê, pêdivî ye ku em çend pirtûkxaneyên ku fonksiyonên pêwîst peyda dikin derxînin. Van pirtûkxaneyan me dihêlin ku em bi RNN-an re bixebitin, hilberandin û manîpulasyonê daneyan bi rê ve bibin, operasyonên matematîkî pêk bînin, û encaman xuyang bikin. Di vê bersivê de,
Piştî afirandina rêzik û etîketan mebesta tevlihevkirina navnîşa daneya rêzdar çi ye?
Hilweşandina navnîşa daneya rêzdar piştî afirandina rêzik û nîşanan di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di çarçoweya fêrbûna kûr de bi Python, TensorFlow, û Keras re di qada torên neuralî yên dubare (RNN) de, armancek girîng xizmet dike. Ev pratîk bi taybetî dema ku bi karên wekî normalîzekirin û afirandinê re têkildar e