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
तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, न्यूरल नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदमहरूले जटिल समस्याहरू समाधान गर्न र डेटामा आधारित भविष्यवाणीहरू गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। यी एल्गोरिदमहरूमा मानव मस्तिष्कको संरचनाबाट प्रेरित नोडहरूको अन्तरसम्बन्धित तहहरू हुन्छन्। प्रभावकारी रूपमा प्रशिक्षित गर्न र तंत्रिका सञ्जालहरू प्रयोग गर्न, धेरै प्रमुख प्यारामिटरहरू आवश्यक छन्
TensorFlow के हो?
TensorFlow गुगलले विकास गरेको ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी हो जुन आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो अनुसन्धानकर्ता र विकासकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरू कुशलतापूर्वक निर्माण र प्रयोग गर्न अनुमति दिन डिजाइन गरिएको हो। TensorFlow विशेष गरी यसको लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र प्रयोगको सहजताका लागि परिचित छ, जसले यसलाई दुवैको लागि लोकप्रिय विकल्प बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
के सक्रियता प्रकार्यलाई मस्तिष्कमा न्युरोनको नक्कल गर्न सकिन्छ वा फायरिङको साथमा?
सक्रियता कार्यहरूले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, न्यूरोन सक्रिय हुनुपर्छ वा होइन भनेर निर्धारण गर्नमा मुख्य तत्वको रूपमा सेवा गर्दै। सक्रियता कार्यहरूको अवधारणालाई मानव मस्तिष्कमा न्यूरोन्सको फायरिङसँग तुलना गर्न सकिन्छ। जसरी मस्तिष्कको न्युरोन आगोमा आधारित हुन्छ वा निष्क्रिय रहन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
के PyTorch लाई केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग GPU मा चलिरहेको NumPy संग तुलना गर्न सकिन्छ?
PyTorch र NumPy दुबै कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा, विशेष गरी गहिरो सिकाइ अनुप्रयोगहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने पुस्तकालयहरू हुन्। जबकि दुबै पुस्तकालयहरूले संख्यात्मक गणनाहरूका लागि कार्यात्मकताहरू प्रस्ताव गर्दछ, त्यहाँ तिनीहरू बीच महत्त्वपूर्ण भिन्नताहरू छन्, विशेष गरी जब यो GPU मा चलिरहेको गणनाहरू र तिनीहरूले प्रदान गर्ने अतिरिक्त प्रकार्यहरूको कुरा आउँछ। NumPy को लागि आधारभूत पुस्तकालय हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
के PyTorch लाई GPU मा चलिरहेको NumPy सँग तुलना गर्न सकिन्छ केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग?
PyTorch लाई थप प्रकार्यहरूको साथ GPU मा चलिरहेको NumPy सँग तुलना गर्न सकिन्छ। PyTorch फेसबुकको एआई रिसर्च ल्याबद्वारा विकसित खुला स्रोत मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी हो जसले यसलाई विशेष गरी गहिरो सिकाइ कार्यहरूको लागि उपयुक्त बनाउँदै लचिलो र गतिशील कम्प्युटेशनल ग्राफ संरचना प्रदान गर्दछ। NumPy, अर्कोतर्फ, वैज्ञानिकको लागि आधारभूत प्याकेज हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
यो प्रस्ताव साँचो वा गलत हो "वर्गीकरण न्यूरल नेटवर्कको लागि परिणाम वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरण हुनुपर्छ।"
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्कहरू छवि पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र थप जस्ता कार्यहरूको लागि आधारभूत उपकरणहरू हुन्। वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्कको आउटपुटको बारेमा छलफल गर्दा, वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरणको अवधारणा बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। उक्त कथन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
के PyTorch मा धेरै GPU हरूमा गहिरो शिक्षा न्यूरल नेटवर्क मोडेल चलाउनु धेरै सरल प्रक्रिया हो?
PyTorch मा धेरै GPU हरूमा गहिरो शिक्षा न्यूरल नेटवर्क मोडेल चलाउनु सरल प्रक्रिया होइन तर तालिमको समयलाई गति दिन र ठूला डाटासेटहरू ह्यान्डल गर्ने सन्दर्भमा धेरै लाभदायक हुन सक्छ। PyTorch, एक लोकप्रिय गहिरो सिकाइ फ्रेमवर्क भएकोले, धेरै GPU हरूमा गणनाहरू वितरण गर्न कार्यात्मकताहरू प्रदान गर्दछ। यद्यपि, धेरै GPU हरू सेटअप र प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्दै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
के एक नियमित न्यूरल नेटवर्क लगभग 30 बिलियन चर को कार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ?
एक नियमित न्यूरल नेटवर्क वास्तवमा लगभग 30 बिलियन चर को कार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ। यो तुलना बुझ्नको लागि, हामीले तंत्रिका सञ्जालहरूको आधारभूत अवधारणाहरू र मोडेलमा ठूलो संख्यामा प्यारामिटरहरू हुनुको प्रभावहरूमा जान आवश्यक छ। तंत्रिका सञ्जालहरू प्रेरित मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको वर्ग हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
एक तातो एन्कोडिङ के हो?
एक तातो एन्कोडिङ एक प्रविधि हो जुन प्राय: गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी मेसिन लर्निङ र न्यूरल नेटवर्कको सन्दर्भमा। TensorFlow मा, एक लोकप्रिय गहिरो सिकाइ पुस्तकालय, एक तातो इन्कोडिङ मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूद्वारा सजिलैसँग प्रशोधन गर्न सकिने ढाँचामा वर्गीकृत डेटा प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गरिने विधि हो। मा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो डीप लर्निंग लाइब्रेरी, TFLearn