TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудын хүрээнд асинхрон сургалтын функцийг ашиглах нь туйлын хэрэгцээ биш боловч загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжтой. Асинхрон сургалтын функцууд нь тооцоолол хийх боломжийг олгох замаар машин сургалтын загваруудын сургалтын үйл явцыг оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Ангиллыг гүйцэтгэх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох
Загварыг TensorFlow.js-д хэрхэн эмхэтгэж, сургадаг вэ, мөн категорич хөндлөн энтропи алдагдлын функц ямар үүрэгтэй вэ?
TensorFlow.js-д загварыг эмхэтгэх, сургах үйл явц нь ангиллын даалгавруудыг гүйцэтгэх чадвартай мэдрэлийн сүлжээг бий болгоход чухал ач холбогдолтой хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Энэхүү хариулт нь эдгээр алхмуудын талаар нарийвчилсан бөгөөд иж бүрэн тайлбар өгөхийг зорьж, ангиллын кросс энтропи алдагдлын функцийн үүргийг онцолж өгдөг. Нэгдүгээрт, мэдрэлийн сүлжээний загварыг бий болгох
Давхарга тус бүрийн идэвхжүүлэх функц, нэгжийн тоог оруулан жишээнд ашигласан мэдрэлийн сүлжээний архитектурыг тайлбарлана уу.
Жишээнд ашигласан мэдрэлийн сүлжээний архитектур нь оролтын давхарга, далд давхарга, гаралтын давхарга гэсэн гурван давхаргатай, дамжуулагч мэдрэлийн сүлжээ юм. Оролтын давхарга нь 784 нэгжээс бүрдэх бөгөөд энэ нь оролтын зургийн пикселийн тоотой тохирч байна. Оролтын давхарга дахь нэгж бүр нь эрчмийг илэрхийлдэг
Машин сурах үйл явц дахь суралцах хурд, эрин үеийн тоо ямар ач холбогдолтой вэ?
Суралцах хурд ба эрин үеийн тоо нь машин сургалтын үйл явцад, ялангуяа TensorFlow.js ашиглан ангилах даалгаврын мэдрэлийн сүлжээг бий болгоход чухал хоёр параметр юм. Эдгээр параметрүүд нь загварын гүйцэтгэл, нэгдмэл байдалд ихээхэн нөлөөлдөг бөгөөд тэдгээрийн ач холбогдлыг ойлгох нь оновчтой үр дүнд хүрэхэд зайлшгүй шаардлагатай. Сурах хурдыг α (альфа) гэж тэмдэглэсэн.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Ангиллыг гүйцэтгэх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, Шалгалтын тойм
TensorFlow.js дээрх сургалтын өгөгдлийг сургалт болон тестийн багцад хэрхэн хуваадаг вэ?
TensorFlow.js-д сургалтын өгөгдлийг сургалт, тестийн багц болгон хуваах үйл явц нь ангиллын даалгаврын мэдрэлийн сүлжээг бий болгох чухал алхам юм. Энэхүү хуваагдал нь үл үзэгдэх өгөгдлүүд дээрх загварын гүйцэтгэлийг үнэлж, түүнийг нэгтгэх чадварыг үнэлэх боломжийг олгодог. Энэ хариултанд бид дэлгэрэнгүй мэдээллийг авч үзэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Ангиллыг гүйцэтгэх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, Шалгалтын тойм
TensorFlow.js нь ангиллын даалгаврын мэдрэлийн сүлжээг бий болгоход ямар зорилготой вэ?
TensorFlow.js нь хөгжүүлэгчдэд шууд хөтөч дээр машин сургалтын загвар бүтээх, сургах боломжийг олгодог хүчирхэг номын сан юм. Энэ нь түгээмэл нээлттэй эхийн гүн гүнзгий сургалтын тогтолцоо болох TensorFlow-ийн чадварыг JavaScript-д авчирч, төрөл бүрийн даалгавар, түүний дотор ангилал хийх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох боломжийг олгодог. Ангилал хийх мэдрэлийн сүлжээг бий болгоход TensorFlow.js-ийн зорилго
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Ангиллыг гүйцэтгэх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, Шалгалтын тойм