केरास मोडेललाई पहिले प्रयोग गर्ने र त्यसपछि TensorFlow सिधै प्रयोग गर्नुको सट्टा TensorFlow अनुमानकमा रूपान्तरण गर्ने फाइदा के छ?
जब यो मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्ने कुरा आउँछ, Keras र TensorFlow दुवै लोकप्रिय फ्रेमवर्कहरू हुन् जसले कार्यक्षमता र क्षमताहरूको दायरा प्रस्ताव गर्दछ। जबकि TensorFlow गहिरो सिकाइ मोडेलहरू निर्माण र प्रशिक्षणको लागि एक शक्तिशाली र लचिलो पुस्तकालय हो, Keras ले उच्च-स्तर API प्रदान गर्दछ जसले तंत्रिका नेटवर्कहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। केही अवस्थामा, यो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, अनुमानकर्ताको साथ केरा मापन गर्दै
यदि इनपुट भनेको numpy arrays भण्डारण गर्ने तापम्यापको सूची हो जुन ViTPose को आउटपुट हो र प्रत्येक numpy फाइलको आकार [1, 17, 64, 48] शरीरमा 17 मुख्य बिन्दुहरूसँग सम्बन्धित छ भने, कुन एल्गोरिदम प्रयोग गर्न सकिन्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी पाइथन र पाइटोर्चको साथ डीप लर्निङमा, डाटा र डाटासेटहरूसँग काम गर्दा, दिइएको इनपुटलाई प्रशोधन र विश्लेषण गर्न उपयुक्त एल्गोरिदम छनोट गर्नु महत्त्वपूर्ण हुन्छ। यस अवस्थामा, इनपुटले numpy arrays को सूची समावेश गर्दछ, प्रत्येकले आउटपुट प्रतिनिधित्व गर्ने तापम्याप भण्डारण गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट
आउटपुट च्यानलहरू के हुन्?
आउटपुट च्यानलहरूले अनौठो सुविधाहरू वा ढाँचाहरूको संख्यालाई बुझाउँछ जुन कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) ले इनपुट छविबाट सिक्न र निकाल्न सक्छ। पाइथन र पाइटोर्चसँग गहिरो शिक्षाको सन्दर्भमा, आउटपुट च्यानलहरू प्रशिक्षण कन्भनेटहरूमा आधारभूत अवधारणा हुन्। CNN को प्रभावकारी डिजाइन र तालिमको लागि आउटपुट च्यानलहरू बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN), प्रशिक्षण Convnet
इनपुट च्यानलहरूको संख्या (nn.Conv1d को पहिलो प्यारामिटर) को अर्थ के हो?
इनपुट च्यानलहरूको संख्या, जुन PyTorch मा nn.Conv2d प्रकार्यको पहिलो प्यारामिटर हो, इनपुट छविमा विशेषता नक्सा वा च्यानलहरूको संख्यालाई जनाउँछ। यो छविको "रङ" मानहरूको संख्यासँग प्रत्यक्ष रूपमा सम्बन्धित छैन, बरु फरक सुविधाहरू वा ढाँचाहरूको संख्या प्रतिनिधित्व गर्दछ जुन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN), प्रशिक्षण Convnet
ओभरफिटिंग कहिले हुन्छ?
ओभरफिटिंग आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा हुन्छ, विशेष गरी उन्नत गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, विशेष गरी न्यूरल नेटवर्कहरूमा, जुन यस क्षेत्रको जग हो। ओभरफिटिङ् एउटा यस्तो घटना हो जुन मेसिन लर्निङ मोडेललाई कुनै खास डेटासेटमा धेरै राम्रोसँग प्रशिक्षित गरिएपछि उत्पन्न हुन्छ, त्यो हदसम्म यो अति विशिष्टीकृत हुन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/ADL उन्नत गहन शिक्षा, तंत्रिका सञ्जालहरू, न्यूरल नेटवर्क फाउन्डेसनहरू
मोडेललाई तालिम दिनुको अर्थ के हो? कुन प्रकारको शिक्षा: गहिरो, ensemble, स्थानान्तरण सबै भन्दा राम्रो छ? के सिकाइ अनिश्चित रूपमा प्रभावकारी छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा "मोडेल" को प्रशिक्षणले ढाँचाहरू पहिचान गर्न र इनपुट डेटामा आधारित भविष्यवाणीहरू गर्न एल्गोरिदम सिकाउने प्रक्रियालाई बुझाउँछ। यो प्रक्रिया मेसिन लर्निङमा एउटा महत्त्वपूर्ण चरण हो, जहाँ मोडेलले उदाहरणहरूबाट सिक्छ र नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी गर्न आफ्नो ज्ञानलाई सामान्य बनाउँछ। त्यहाँ
के PyTorch न्यूरल नेटवर्क मोडेल CPU र GPU प्रशोधनको लागि समान कोड हुन सक्छ?
सामान्यतया PyTorch मा एक न्यूरल नेटवर्क मोडेल CPU र GPU प्रशोधन को लागी समान कोड हुन सक्छ। PyTorch एक लोकप्रिय खुला स्रोत गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क हो जसले तंत्रिका नेटवर्कहरू निर्माण र प्रशिक्षणको लागि लचिलो र प्रभावकारी प्लेटफर्म प्रदान गर्दछ। PyTorch को मुख्य विशेषताहरु मध्ये एक सीपीयू बीच निर्बाध रूपमा स्विच गर्ने क्षमता हो
जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू (GANs) जेनेरेटर र भेदभाव गर्ने विचारमा भर पर्छन्?
GAN हरू विशेष गरी जेनेरेटर र भेदभाव गर्ने अवधारणाको आधारमा डिजाइन गरिएको हो। GANs गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको एक वर्ग हो जसमा दुई मुख्य भागहरू हुन्छन्: एक जनरेटर र एक भेदभाव। GAN मा जेनेरेटर सिंथेटिक डेटा नमूनाहरू सिर्जना गर्न जिम्मेवार छ जुन प्रशिक्षण डेटासँग मिल्दोजुल्दो छ। यो अनियमित आवाजको रूपमा लिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/ADL उन्नत गहन शिक्षा, उन्नत उत्पादन मोडेलहरू, आधुनिक अव्यक्त चर मोडेलहरू
DNN मा थप नोडहरू थप्नुका फाइदाहरू र हानिहरू के हुन्?
डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) मा थप नोडहरू थप्दा फाइदा र बेफाइदा दुवै हुन सक्छ। यी बुझ्नको लागि, DNN हरू के हुन् र तिनीहरूले कसरी काम गर्छन् भन्ने स्पष्ट बुझाइ हुनु महत्त्वपूर्ण छ। DNN एक प्रकारको कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क हो जुन संरचना र कार्यको नक्कल गर्न डिजाइन गरिएको हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
हराइरहेको ग्रेडियन्ट समस्या के हो?
हराइरहेको ढाँचा समस्या एउटा चुनौती हो जुन गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणमा उत्पन्न हुन्छ, विशेष गरी ग्रेडियन्ट-आधारित अप्टिमाइजेसन एल्गोरिदमको सन्दर्भमा। यसले सिकाइ प्रक्रियाको क्रममा गहिरो सञ्जालको तहहरू मार्फत पछाडिको रूपमा प्रचार गर्ने रूपमा घट्दो ढाँचाको मुद्दालाई जनाउँछ। यो घटनाले अभिसरणमा बाधा पुर्याउन सक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू