न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा आधार मोडेललाई ग्राफ रेग्युलराइजेसन र्यापर क्लाससँग कसरी परिभाषित र बेराउन सकिन्छ?
आधार मोडेल परिभाषित गर्न र न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) मा ग्राफ रेग्युलराइजेसन र्यापर क्लाससँग लपेट्न, तपाईंले चरणहरूको श्रृंखला पछ्याउन आवश्यक छ। NSL TensorFlow को शीर्षमा बनाइएको फ्रेमवर्क हो जसले तपाईंलाई आफ्नो मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा ग्राफ-संरचित डेटा समावेश गर्न अनुमति दिन्छ। डाटा पोइन्टहरू बीचको जडानहरू प्रयोग गरेर,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग मोडेल निर्माणमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) मोडेल निर्माण गर्दा धेरै चरणहरू समावेश छन्, प्रत्येक एक बलियो र सही मोडेल निर्माण गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यस व्याख्यामा, हामी प्रत्येक चरणको विस्तृत बुझाइ प्रदान गर्दै, यस्तो मोडेल निर्माण गर्ने विस्तृत प्रक्रियाको बारेमा जानकारी लिनेछौं। चरण 1: डाटा तयारी पहिलो चरण हो सङ्कलन र
न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङले कसरी कागजात वर्गीकरणमा प्राकृतिक ग्राफबाट उद्धरण जानकारीको लाभ उठाउँछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) गुगल रिसर्चद्वारा विकसित गरिएको फ्रेमवर्क हो जसले ग्राफको रूपमा संरचित जानकारीको लाभ उठाएर गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको प्रशिक्षणलाई बढाउँछ। कागजात वर्गीकरणको सन्दर्भमा, NSL ले वर्गीकरण कार्यको शुद्धता र बलियोता सुधार गर्न प्राकृतिक ग्राफबाट उद्धरण जानकारी प्रयोग गर्दछ। प्राकृतिक ग्राफ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
प्राकृतिक ग्राफ के हो र यसको केही उदाहरणहरू के हुन्?
प्राकृतिक ग्राफ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता र विशेष गरी TensorFlow को सन्दर्भमा, कुनै अतिरिक्त पूर्वप्रक्रिया वा सुविधा इन्जिनियरिङ बिना कच्चा डाटाबाट निर्माण गरिएको ग्राफलाई जनाउँछ। यसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई यी सम्बन्धहरूबाट सिक्न र सही भविष्यवाणीहरू गर्न अनुमति दिँदै डाटा भित्र अन्तर्निहित सम्बन्धहरू र संरचनाहरू कब्जा गर्छ। प्राकृतिक ग्राफहरू हुन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङले मोडेलको शुद्धता र बलियोपन कसरी बढाउँछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) एक प्रविधि हो जसले प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा ग्राफ-संरचित डेटाको लाभ उठाएर मोडेलको शुद्धता र बलियोता बढाउँछ। नमूनाहरू बीचको सम्बन्ध वा निर्भरताहरू समावेश गर्ने डेटासँग व्यवहार गर्दा यो विशेष गरी उपयोगी हुन्छ। NSL ले ग्राफ नियमितीकरणलाई समावेश गरेर परम्परागत प्रशिक्षण प्रक्रिया विस्तार गर्दछ, जसले मोडेललाई राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्न प्रोत्साहित गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा