Neural Structured Learning-д үндсэн загварыг хэрхэн тодорхойлж, графикийн зохицуулалтын багцын ангид оруулах вэ?
Суурь загварыг тодорхойлж, Neural Structured Learning (NSL)-ийн график зохицуулалтын багцын ангид оруулахын тулд та хэд хэдэн алхмуудыг хийх хэрэгтэй. NSL нь TensorFlow дээр суурилсан бүтэц бөгөөд график бүтэцтэй өгөгдлийг өөрийн машин сургалтын загварт оруулах боломжийг олгодог. Өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондох холболтыг ашигласнаар,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт, Шалгалтын тойм
Баримт бичгийн ангилалд зориулсан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын загварыг бий болгоход ямар үе шатууд ордог вэ?
Баримт бичгийн ангилалд зориулсан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын (NSL) загварыг бий болгох нь бат бөх, үнэн зөв загварыг бий болгоход чухал ач холбогдолтой хэд хэдэн үе шатыг агуулдаг. Энэхүү тайлбарт бид ийм загварыг бий болгох нарийвчилсан үйл явцыг нарийвчлан судалж, алхам бүрийн талаар иж бүрэн ойлголт өгөх болно. Алхам 1: Мэдээлэл бэлтгэх Эхний алхам бол цуглуулах ба
Neural Structured Learning нь баримт бичгийн ангилалд байгалийн графикаас иш татах мэдээллийг хэрхэн ашигладаг вэ?
Neural Structured Learning (NSL) нь Google Research-ийн боловсруулсан бүтэц бөгөөд график хэлбэрээр бүтэцлэгдсэн мэдээллийг ашиглан гүнзгий суралцах загваруудыг сургах боломжийг сайжруулдаг. Баримт бичгийн ангиллын хүрээнд NSL нь ангиллын даалгаврын нарийвчлал, бат бөх байдлыг сайжруулахын тулд байгалийн графикаас ишлэлийн мэдээллийг ашигладаг. Байгалийн график
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт, Шалгалтын тойм
Байгалийн график гэж юу вэ, түүний зарим жишээ юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан, ялангуяа TensorFlow-ийн хүрээнд байгалийн график гэдэг нь ямар нэгэн нэмэлт урьдчилсан боловсруулалт, техникийн инженерчлэлгүйгээр түүхий өгөгдлөөр бүтээгдсэн графикийг хэлнэ. Энэ нь өгөгдлийн доторх харилцаа холбоо, бүтцийг олж авч, машин сургалтын загваруудад эдгээр харилцаанаас суралцаж, үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог. Байгалийн графикууд нь
Neural Structured Learning нь загварын нарийвчлал, бат бөх байдлыг хэрхэн сайжруулдаг вэ?
Neural Structured Learning (NSL) нь сургалтын явцад график бүтэцтэй өгөгдлийг ашиглах замаар загварын нарийвчлал, бат бөх байдлыг сайжруулдаг техник юм. Энэ нь түүвэр хоорондын хамаарал эсвэл хамаарлыг агуулсан өгөгдөлтэй ажиллахад ялангуяа ашигтай байдаг. NSL нь графикийн зохицуулалтыг оруулснаар уламжлалт сургалтын үйл явцыг өргөжүүлдэг бөгөөд энэ нь загварыг сайн ерөнхийлөн дүгнэхэд түлхэц өгдөг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт, Шалгалтын тойм