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
Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, algorîtmayên-based tora neuralî di çareserkirina pirsgirêkên tevlihev û çêkirina pêşbîniyên li ser bingeha daneyan de rolek bingehîn dileyzin. Van algorîtmayan ji qatên girêkên bi hev ve girêdayî pêk tên, ku ji avahiya mêjiyê mirovan îlhama xwe digirin. Ji bo bi bandor perwerdekirin û karanîna torên neuralî, çend parametreyên sereke di nav de hewce ne
TensorFlow çi ye?
TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku bi berfirehî di warê îstîxbarata sûnî de tê bikar anîn. Ew hatiye sêwirandin ku rê bide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow bi taybetî ji ber nermbûn, pîvanbûn û karanîna xwe hêsan tê zanîn, ku ew ji bo her duyan vebijarkek populer dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
Fonksiyonên aktîvkirinê di torên neuralî yên çêkirî de rolek girîng dileyzin, ku di destnîşankirina ka neuronek divê were çalak kirin an na de wekî hêmanek bingehîn xizmet dike. Têgîna fonksiyonên çalakkirinê bi rastî dikare bi şewitandina neuronan di mejiyê mirovan de were hesibandin. Mîna ku noyronek di mejî de dişewite an jî neçalak dimîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
PyTorch û NumPy herdu pirtûkxaneyên ku di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di serîlêdanên fêrbûna kûr de, pir têne bikar anîn. Dema ku her du pirtûkxane fonksiyonên ji bo hesabên hejmarî pêşkêş dikin, di navbera wan de cûdahiyên girîng hene, nemaze dema ku ew tê hesabên li ser GPU û fonksiyonên din ên ku ew peyda dikin. NumPy ji bo pirtûkxaneyek bingehîn e
Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
PyTorch bi rastî dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin. PyTorch pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê-çavkaniya vekirî ye ku ji hêla laboratûara Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî pêşve xistin ku avahiyek grafikek hesabker a maqûl û dînamîkî peyda dike, ku wê bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr guncan dike. NumPy, ji hêla din ve, ji bo zanistî pakêtek bingehîn e
Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên dabeşkirinê amûrên bingehîn in ji bo peywirên wekî naskirina wêneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û hêj bêtir. Dema ku meriv li ser derencana tora neuralî ya dabeşkirinê nîqaş dike, girîng e ku meriv têgeha dabeşkirina îhtimalê di navbera çînan de fam bike. Daxuyaniya ku
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Ma meşandina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr a li ser gelek GPU-yên li PyTorch pêvajoyek pir hêsan e?
Rêvekirina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yên li PyTorch ne pêvajoyek hêsan e lê dikare di warê lezkirina demên perwerdehiyê û birêvebirina daneyên mezin de pir sûdmend be. PyTorch, ku çarçoveyek fêrbûna kûr a populer e, fonksiyonan peyda dike da ku hesaban li gelek GPU-yan belav bike. Lêbelê, sazkirin û bi bandor karanîna gelek GPU-yan
Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
Tora neuralî ya birêkûpêk bi rastî dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin. Ji bo ku em vê berhevdanê fam bikin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên torên neuralî û encamên ku di modelekê de hejmareke mezin a pîvanan hene bigerin. Tora neuralî çînek modelên fêrbûna makîneyê ne ku ji wan hatine îlham kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Yek kodkirina germ çi ye?
Yek şîfrekirina germ teknîkek e ku bi gelemperî di warê fêrbûna kûr de tê bikar anîn, nemaze di çarçoveya fêrbûna makîneyê û torên neuralî de. Li TensorFlow, pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a populer, yek şîfrekirina germ rêbazek e ku ji bo temsîlkirina daneyên kategorîkî bi rengek ku bi hêsanî dikare ji hêla algorîtmayên fêrbûna makîneyê ve were hilberandin tê bikar anîn. Li
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow Pirtûkxaneya Fêrbûna Kûr, TFLearn