Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
TensorFlow Playground amûrek înteraktîf e ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin û dihêle bikarhêneran bingehên torên neuralî bikolin û fam bikin. Vê platformê navgînek dîtbar peyda dike ku bikarhêner dikarin bi mîmariyên tora neuralî, fonksiyonên aktîfkirinê, û danûstendinên cihêreng ceribandinê bikin da ku bandora wan li ser performansa modelê bişopînin. TensorFlow Playground ji bo çavkaniyek hêja ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
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
Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
Di warê modelên fêrbûna makîneyê de ku li TensorFlow.js têne xebitandin, karanîna fonksiyonên fêrbûna asynchron ne hewceyek bêkêmasî ye, lê ew dikare bi girîngî performans û karbidestiya modelan zêde bike. Fonksiyonên fêrbûna asynkron di xweşbînkirina pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dileyzin û rê didin ku hesaban bêne kirin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê
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 Fêrbûna Structured Neural dikare bi daneyên ku ji bo wan grafikek xwezayî tune were bikar anîn?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku nîşanên sazkirî di pêvajoya perwerdehiyê de yek dike. Van îşaretên birêkûpêk bi gelemperî wekî grafîkan têne destnîşan kirin, ku girêk bi mînakan an taybetmendiyan re têkildar in, û qerax têkilî an wekheviyên di navbera wan de digirin. Di çarçoweya TensorFlow de, NSL dihêle hûn di dema perwerdehiyê de teknîkên rêkûpêkkirina grafîkê tevbigerin.
Zêdebûna hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de xetera bîranînê zêde dike ku bibe sedema zêdebûnê?
Zêdekirina hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de dikare bi rastî xetereyek zêde ya bîranînê çêbike, ku potansiyel rê li ber zêdebûnê bigire. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek hûrgulî û dengek di daneyên perwerdehiyê de fêr dibe bi qasî ku ew bandorek neyînî li performansa modelê li ser daneyên nedîtî dike. Ev pirsgirêkek hevpar e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
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
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
Kî grafiyek ku di teknîka birêkûpêkkirina grafîkê de tê bikar anîn çêdike, grafîkek ku nod xalên daneyê destnîşan dikin û qerax têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin?
Birêkûpêkkirina grafîkê di fêrbûna makîneyê de teknîkek bingehîn e ku tê de avakirina grafiyek ku nod nuqteyên daneyê û qerax têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin. Di çarçoveya Fêrbûna Structured Neural (NSL) de bi TensorFlow re, grafî bi destnîşankirina ka xalên daneyê li ser bingeha wekhevî an têkiliyên wan çawa têne girêdan têne çêkirin. Ew
Dê Fêrbûna Structured Neural (NSL) li ser rewşa gelek wêneyên pisîk û kûçikan li ser bingeha wêneyên heyî wêneyên nû çêbike?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku destûrê dide perwerdehiya torên neuralî ku bi karanîna îşaretên birêkûpêk ji bilî têketinên taybetmendiya standard bikar tînin. Ev çarçove bi taybetî di senaryoyên ku daneyan xwedan avahiyek xwerû ye ku dikare were bikar anîn da ku performansa modelê baştir bike bikêr e. Di çarçoveya hebûna