Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python болон PyTorch-тэй гүнзгий суралцахад өгөгдөл болон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа өгөгдсөн оролтыг боловсруулж, шинжлэхэд тохирох алгоритмыг сонгох нь чухал юм. Энэ тохиолдолд оролт нь тоон массивуудын жагсаалтаас бүрдэх бөгөөд тус бүр нь гаралтыг илэрхийлэх дулааны зураглалыг хадгалдаг.
Мэдрэлийн сүлжээг гүнзгий суралцахад сургахдаа яагаад тэнцвэргүй мэдээллийн багцыг тэнцвэржүүлэх шаардлагатай байна вэ?
Шударга, үнэн зөв загварын гүйцэтгэлийг хангахын тулд мэдрэлийн сүлжээг гүнзгий суралцахад сургахад тэнцвэргүй өгөгдлийн багцыг тэнцвэржүүлэх шаардлагатай. Бодит ертөнцийн олон хувилбарт ангиудын хуваарилалт жигд бус байдаг өгөгдлийн багцууд тэнцвэргүй байх хандлагатай байдаг. Энэхүү тэнцвэргүй байдал нь цөөнхийн ангиудад муу гүйцэтгэлтэй, өрөөсгөл, үр дүнгүй загваруудыг бий болгоход хүргэдэг. Тиймээс, энэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцах явцад MNIST мэдээллийн багцтай ажиллахад өгөгдлийг холих нь яагаад чухал вэ?
Гүнзгий суралцах явцад MNIST мэдээллийн багцтай ажиллахад өгөгдлийг холих нь чухал алхам юм. MNIST өгөгдлийн багц нь компьютерийн хараа болон машин сургалтын салбарт өргөн хэрэглэгддэг жишиг мэдээллийн багц юм. Энэ нь гар бичмэл цифрүүдийн том цуглуулгаас бүрдэх бөгөөд зураг тус бүрт дүрслэгдсэн цифрийг харгалзах шошготой. The
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд, Шалгалтын тойм
TorchVision-ийн суулгасан өгөгдлийн багц нь гүнзгий суралцаж эхэлж буй хүмүүст хэрхэн ашигтай байх вэ?
TorchVision-ийн суулгасан мэдээллийн багцууд нь гүнзгий суралцах чиглэлээр анхлан суралцагчдад маш олон давуу талыг санал болгодог. PyTorch-д бэлэн байгаа эдгээр өгөгдлийн багц нь гүнзгий суралцах загваруудыг сургах, үнэлэх үнэ цэнэтэй эх сурвалж болдог. TorchVision-ийн олон төрлийн бодит өгөгдлийг хангаснаар эхлэгчдэд түүнтэй ажиллах туршлага хуримтлуулах боломжийг олгодог.
Гүнзгий суралцахад өгөгдлийг сургалт, турших мэдээллийн багц болгон хуваах зорилго нь юу вэ?
Гүнзгий суралцах явцад өгөгдлийг сургалтад хуваах, өгөгдлийн багцыг турших зорилго нь бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг үнэлэх явдал юм. Энэхүү дадлага нь загвар нь үл үзэгдэх өгөгдлүүдийг хэр сайн таамаглаж чадахыг үнэлэх, загвар нь хэт мэргэшсэн үед үүсдэг хэт тохируулалтаас зайлсхийхэд зайлшгүй шаардлагатай.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд, Шалгалтын тойм
Мэдээлэл бэлтгэх, ашиглах нь яагаад гүнзгий суралцах загвар боловсруулах үйл явцын чухал хэсэг гэж үздэг вэ?
Мэдээлэл бэлтгэх, боловсруулах нь хэд хэдэн чухал шалтгааны улмаас гүнзгий суралцах загвар боловсруулах үйл явцын чухал хэсэг гэж үздэг. Гүн сургалтын загварууд нь өгөгдөлд тулгуурласан байдаг бөгөөд тэдгээрийн гүйцэтгэл нь сургалтанд ашигласан өгөгдлийн чанар, тохиромжтой эсэхээс ихээхэн хамаардаг гэсэн үг юм. Үнэн зөв, найдвартай үр дүнд хүрэхийн тулд үүнийг