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
Em çawa dikarin di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de pêşî li xapandina bê mebest bigirin?
Pêşîlêgirtina xapandina bêaqil di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de ji bo misogerkirina yekbûn û rastbûna performansa modelê pir girîng e. Dema ku model bi bêhemdî fêr dibe ku di daneya perwerdehiyê de berteng an huneran bi kar bîne, dibe ku xapandina bê mebest çêbibe, ku bibe sedema encamên şaş. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, çend stratejiyan dikarin ji bo kêmkirina vê pirsgirêkê bikar bînin
Hin teknîkên hevpar ên ji bo baştirkirina performansa CNN-ê di dema perwerdehiyê de çi ne?
Di dema perwerdehiyê de çêtirkirina performansa Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di warê Zehmetiya Hunerî de peywirek girîng e. CNN bi berfirehî ji bo karên dîtbariya komputerê yên cihêreng, wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina semantîk têne bikar anîn. Zêdekirina performansa CNN-ê dikare bibe sedema rastbûnek çêtir, lihevhatina zûtir, û gelemperîkirina çêtir.
Em çawa dikarin performansa modela xwe bi guheztina dabeşkerek tora neuralî ya kûr (DNN) baştir bikin?
Ji bo baştirkirina performansa modelê bi guheztina navgînek tora neuralî ya kûr (DNN) di warê doza karanîna fêrbûna makîneyê de di modê de, çend gavên bingehîn dikarin bêne avêtin. Tora neuralî ya kûr di warên cihêreng de, di nav de peywirên dîtina komputerê yên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirinê, serkeftinek mezin nîşan dane. Ji