TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL) дахь API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь сургалтын үйл явцыг байгалийн графикаар сайжруулдаг чухал шинж чанар юм. NSL-д хөршүүдийн API нь хөрш зэргэлдээх цэгүүдийн мэдээллийг графикийн бүтцэд нэгтгэх замаар сургалтын жишээг бий болгоход тусалдаг. Энэ API нь график бүтэцтэй өгөгдөлтэй ажиллахад онцгой ач холбогдолтой.
Байгалийн графикт Хамтран тохиолдлын график, ишлэлийн график эсвэл текстийн график багтдаг уу?
Байгалийн графикууд нь бодит ертөнцийн янз бүрийн хувилбарт байгууллагуудын хоорондын харилцааг загварчлах олон төрлийн график бүтцийг багтаадаг. Хамтарсан графикууд, ишлэлийн графикууд болон текст графикууд нь янз бүрийн төрлийн харилцааг дүрсэлсэн байгалийн графикуудын жишээ бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт өөр өөр хэрэглээнд өргөн хэрэглэгддэг. Хамтарсан тохиолдлын графикууд нь хамтдаа тохиолдохыг илэрхийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын тогтолцоо нь мэдрэлийн сүлжээнд бүтэцлэгдсэн мэдээллийг хэрхэн нэгтгэдэг вэ?
Мэдрэлийн бүтэцлэгдсэн сургалтын хүрээ нь мэдрэлийн сүлжээнд бүтэцлэгдсэн мэдээллийг нэгтгэх боломжийг олгодог хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэхүү бүтэц нь бүтэцлэгдээгүй өгөгдөл болон түүнтэй холбоотой бүтэцлэгдсэн мэдээллийг хоёуланг нь ашиглах замаар сургалтын үйл явцыг сайжруулах зорилготой юм. Мэдрэлийн сүлжээ болон бүтэцлэгдсэн өгөгдлийн давуу талуудыг нэгтгэснээр хүрээ нь илүү их боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм, Шалгалтын тойм