के प्राकृतिक ग्राफहरूमा सह-घटना ग्राफहरू, उद्धरण ग्राफहरू, वा पाठ ग्राफहरू समावेश छन्?
प्राकृतिक ग्राफहरूले विभिन्न वास्तविक-विश्व परिदृश्यहरूमा संस्थाहरू बीचको सम्बन्धलाई मोडेल गर्ने ग्राफ संरचनाहरूको विविध दायरालाई समेट्छ। सह-घटना ग्राफहरू, उद्धरण ग्राफहरू, र पाठ ग्राफहरू प्राकृतिक ग्राफहरूका सबै उदाहरणहरू हुन् जसले विभिन्न प्रकारका सम्बन्धहरू खिच्छन् र कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। सह-घटना ग्राफहरू सह-घटना प्रतिनिधित्व गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट अनुमानका लागि मात्र प्रयोग गरिन्छ वा प्रशिक्षणको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ?
एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट विशेष रूपमा मोबाइल र इम्बेडेड उपकरणहरूको लागि डिजाइन गरिएको टेन्सरफ्लोको हल्का संस्करण हो। यो मुख्य रूपमा मोबाइल उपकरणहरूमा पूर्व-प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेलहरू चलाउनका लागि प्रभावकारी रूपमा अनुमान कार्यहरू गर्न प्रयोग गरिन्छ। TensorFlow Lite लाई मोबाइल प्लेटफर्महरूको लागि अप्टिमाइज गरिएको छ र कम विलम्बता र सानो बाइनरी साइज सक्षम पार्ने लक्ष्य राखिएको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, प्रोग्रामिंग टेन्सरफ्लो, एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट
जमेको ग्राफ को उपयोग के हो?
TensorFlow को सन्दर्भमा जमेको ग्राफले एक मोडेललाई बुझाउँछ जुन पूर्ण रूपमा प्रशिक्षित गरिएको छ र त्यसपछि मोडेल वास्तुकला र प्रशिक्षित वजनहरू दुवै समावेश भएको एकल फाइलको रूपमा बचत गरिएको छ। यस जमेको ग्राफलाई मूल मोडेल परिभाषा वा पहुँच बिना नै विभिन्न प्लेटफर्महरूमा अनुमानको लागि तैनाथ गर्न सकिन्छ।
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
के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
TensorFlow मा उत्सुक कार्यान्वयन एउटा मोड हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको थप सहज र अन्तरक्रियात्मक विकासको लागि अनुमति दिन्छ। यो मोडेल विकासको प्रोटोटाइपिङ र डिबगिङ चरणहरूमा विशेष गरी लाभदायक छ। TensorFlow मा, उत्सुक कार्यान्वयन भनेको परम्परागत ग्राफ-आधारित कार्यान्वयनको विपरीत, ठोस मानहरू फिर्ता गर्न तुरुन्तै कार्यहरू कार्यान्वयन गर्ने तरिका हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, टेन्सरफ्लो इजीर मोड
गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो डाटासेटहरू कसरी लोड गर्ने?
Google Colaboratory मा TensorFlow डेटासेटहरू लोड गर्न, तपाईंले तल उल्लिखित चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow डेटासेटहरू TensorFlow सँग प्रयोग गर्न तयार डेटासेटहरूको संग्रह हो। यसले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि सुविधाजनक बनाउँदै विभिन्न प्रकारका डेटासेटहरू प्रदान गर्दछ। गुगल कोलाबोरेटरी, जसलाई कोलाब पनि भनिन्छ, गुगल द्वारा प्रदान गरिएको नि:शुल्क क्लाउड सेवा हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू