TensorFlow खेल मैदान के हो?
TensorFlow Playground Google द्वारा विकसित अन्तरक्रियात्मक वेब-आधारित उपकरण हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई न्यूरल नेटवर्कहरूको आधारभूत कुराहरू अन्वेषण गर्न र बुझ्न अनुमति दिन्छ। यो प्लेटफर्मले भिजुअल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ जहाँ प्रयोगकर्ताहरूले विभिन्न न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरहरू, सक्रियता कार्यहरू, र डेटासेटहरू मोडेल प्रदर्शनमा उनीहरूको प्रभाव अवलोकन गर्न प्रयोग गर्न सक्छन्। TensorFlow खेल मैदान को लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
भेक्टरको रूपमा शब्द प्रतिनिधित्वहरू कल्पना गर्नको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू असाइन गर्नको लागि एम्बेडिङ तहको प्रयोग गर्न, हामीले शब्द इम्बेडिङहरू र तंत्रिका नेटवर्कहरूमा तिनीहरूको अनुप्रयोगको आधारभूत अवधारणाहरू खोल्न आवश्यक छ। शब्द इम्बेडिङहरू निरन्तर भेक्टर स्पेसमा शब्दहरूको घना भेक्टर प्रतिनिधित्वहरू हुन् जसले शब्दहरू बीचको सिमान्टिक सम्बन्धहरू क्याप्चर गर्दछ। यी इम्बेडिङहरू हुन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको दायरामा, एसिन्क्रोनस लर्निंग प्रकार्यहरूको उपयोग पूर्ण आवश्यकता होइन, तर यसले मोडेलहरूको कार्यसम्पादन र दक्षतालाई उल्लेखनीय रूपमा वृद्धि गर्न सक्छ। एसिंक्रोनस लर्निंग प्रकार्यहरूले गणनाहरू प्रदर्शन गर्न अनुमति दिएर मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रशिक्षण प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण प्रदर्शन गर्न एक न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्दै
TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
TensorFlow को Neural Structured Learning (NSL) मा प्याक छिमेकी API एक महत्त्वपूर्ण विशेषता हो जसले प्रशिक्षण प्रक्रियालाई प्राकृतिक ग्राफहरूको साथ बढाउँछ। NSL मा, प्याक छिमेकी API ले ग्राफ संरचनामा छिमेकी नोडहरूबाट जानकारी जम्मा गरेर प्रशिक्षण उदाहरणहरू सिर्जना गर्न सुविधा दिन्छ। ग्राफ-संरचित डाटासँग काम गर्दा यो API विशेष रूपमा उपयोगी हुन्छ,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङलाई डाटासँग प्रयोग गर्न सकिन्छ जसको लागि कुनै प्राकृतिक ग्राफ छैन?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) एक मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले प्रशिक्षण प्रक्रियामा संरचित संकेतहरू एकीकृत गर्दछ। यी संरचित संकेतहरू सामान्यतया ग्राफको रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ, जहाँ नोडहरू उदाहरण वा सुविधाहरूसँग मेल खान्छ, र किनारहरूले तिनीहरू बीचको सम्बन्ध वा समानताहरू खिच्छन्। TensorFlow को सन्दर्भमा, NSL ले तपाईंलाई प्रशिक्षणको क्रममा ग्राफ-नियमित गर्ने प्रविधिहरू समावेश गर्न अनुमति दिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
के कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल तहमा न्यूरोन्सको संख्या बढ्दा स्मरणको जोखिम बढ्छ जसले ओभरफिटिंग निम्त्याउँछ?
कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल तहमा न्यूरोन्सको संख्या बढाउनुले वास्तवमा स्मरणको उच्च जोखिम निम्त्याउन सक्छ, सम्भावित रूपमा ओभरफिटिंगको लागि नेतृत्व गर्दछ। ओभरफिटिंग तब हुन्छ जब मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा विवरणहरू र आवाज सिक्ने हदसम्म यसले मोडेलको प्रदर्शनलाई नदेखिने डेटामा नकारात्मक असर गर्छ। यो सामान्य समस्या हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १
प्राकृतिक ग्राफहरू के हुन् र तिनीहरू न्यूरल नेटवर्कलाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ?
प्राकृतिक ग्राफहरू वास्तविक-विश्व डेटाको ग्राफिकल प्रतिनिधित्व हुन् जहाँ नोडहरूले संस्थाहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, र किनारहरूले यी संस्थाहरू बीचको सम्बन्धलाई जनाउँछ। यी ग्राफहरू सामान्यतया जटिल प्रणालीहरू जस्तै सामाजिक सञ्जालहरू, उद्धरण नेटवर्कहरू, जैविक नेटवर्कहरू, र थप मोडेल गर्न प्रयोग गरिन्छ। प्राकृतिक ग्राफहरूले डेटामा उपस्थित जटिल ढाँचाहरू र निर्भरताहरू खिच्छन्, तिनीहरूलाई विभिन्न मेसिनका लागि मूल्यवान बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा संरचना इनपुटलाई न्यूरल नेटवर्कको तालिमलाई नियमित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) TensorFlow मा रहेको एउटा ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। संरचित संकेतहरूलाई ग्राफको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ, जहाँ नोडहरू उदाहरणहरूसँग मेल खान्छ र किनारहरू तिनीहरू बीचको सम्बन्धहरू कब्जा गर्दछ। यी ग्राफहरू विभिन्न प्रकारका इन्कोड गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
ग्राफ रेगुलराइजेसन प्रविधिमा प्रयोग गरिएको ग्राफ कसले निर्माण गर्छ, ग्राफ समावेश गर्दछ जहाँ नोडहरूले डेटा बिन्दुहरू र किनारहरूले डेटा बिन्दुहरू बीचको सम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ?
ग्राफ रेगुलराइजेसन मेसिन लर्निङमा एउटा आधारभूत प्रविधि हो जसमा नोडहरूले डेटा पोइन्टहरू र किनारहरूले डेटा पोइन्टहरू बीचको सम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्ने ग्राफ निर्माण गर्ने समावेश गर्दछ। TensorFlow सँग न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) को सन्दर्भमा, ग्राफलाई डेटा पोइन्टहरू तिनीहरूको समानता वा सम्बन्धको आधारमा कसरी जोडिन्छन् भनेर परिभाषित गरेर बनाइन्छ। द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
के बिरालो र कुकुरका धेरै तस्बिरहरूको मामलामा लागू गरिएको न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) ले अवस्थित छविहरूको आधारमा नयाँ छविहरू उत्पन्न गर्नेछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) गुगलले विकास गरेको मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। यो ढाँचा विशेष गरी परिदृश्यहरूमा उपयोगी छ जहाँ डाटाको अन्तर्निहित संरचना छ जुन मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। भएको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू