Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
Ji bo ku em qatek pêvekirinê bikar bînin da ku bixweber axên rast ji bo dîtina temsîlên peyvan wekî vektor werin veqetandin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên bicîkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de bigerin. Bicihkirina peyvan nimandinên vektorî yên zexm ên peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ne ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digirin. Ev embedding in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Nerîta çarçoveyê ya Fêrbûna Avakirî ya Neural
Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
Derxistina taybetmendiyê di pêvajoya tora neuralî ya tevlihev (CNN) de gavek girîng e ku ji bo peywirên naskirina wêneyê tê sepandin. Di CNN de, pêvajoya derxistina taybetmendiyê derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyên têketinê vedihewîne da ku dabeşkirina rastîn hêsantir bike. Ev pêvajo bingehîn e ji ber ku nirxên pixelên xav ên ji wêneyan rasterast ji bo karên dabeşkirinê ne maqûl in. Ji
Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
TensorFlow Keras Tokenizer API destûrê dide tokenîzekirina bikêrhatî ya daneyên nivîsê, ku di peywirên Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) de gavek girîng e. Dema ku di TensorFlow Keras de mînakek Tokenizer mîheng dike, yek ji pîvanên ku dikare were danîn parametra `num_words` e, ku li gorî frekansê hejmara herî zêde ya peyvan diyar dike ku bêne girtin.
Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
TensorFlow Keras Tokenizer API bi rastî dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran di nav korpusek nivîsê de bibîne. Tokenîzasyon di pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) de gavek bingehîn e ku tê de veqetandina nivîsê li yekîneyên piçûktir, bi gelemperî peyvan an jêr-peyvanan vedihewîne, da ku pêvajoyek din hêsantir bike. Tokenizer API-ya di TensorFlow de destûrê dide tokenîzasyona bikêrhatî
Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural (NSL) ya TensorFlow de bi rastî di hilberîna daneya perwerdehiya zêdekirî ya li ser bingeha daneyên grafika xwezayî de rolek girîng dilîze. NSL çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku daneyên birêkûpêk ên grafîkî di pêvajoya perwerdehiyê de yek dike, performansa modelê bi karanîna hem daneyên taybetmendiyê û hem jî daneyên grafîkê zêde dike. Bi karanîna
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural (NSL) ya TensorFlow de taybetmendiyek girîng e ku pêvajoya perwerdehiyê bi grafikên xwezayî zêde dike. Di NSL-ê de, API-ya cîranên pakêtê çêkirina mînakên perwerdehiyê bi berhevkirina agahdariya ji girêkên cîran di avahiyek grafîkî de hêsan dike. Ev API bi taybetî dema ku bi daneyên grafîkî-strukturkirî re mijûl dibe bikêr e,
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
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