Байгалийн график гэж юу вэ, тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээг сургахад ашиглаж болох уу?
Байгалийн график нь зангилаа нь объектуудыг, ирмэг нь эдгээр объектуудын хоорондын харилцааг илэрхийлдэг бодит ертөнцийн өгөгдлийн график дүрслэл юм. Эдгээр графикууд нь нийгмийн сүлжээ, ишлэлийн сүлжээ, биологийн сүлжээ гэх мэт нарийн төвөгтэй системийг загварчлахад ихэвчлэн ашиглагддаг. Байгалийн график нь өгөгдөлд байгаа нарийн төвөгтэй хэв маяг, хамаарлыг олж авдаг бөгөөд тэдгээрийг янз бүрийн машинд үнэ цэнэтэй болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, өгөгдөлд үндэслэн таамаглал гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр алгоритмууд нь хүний тархины бүтцээс санаа авсан, хоорондоо холбогдсон зангилааны давхаргуудаас бүрддэг. Мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй сургаж, ашиглахын тулд хэд хэдэн үндсэн параметрүүдийг дагаж мөрдөх шаардлагатай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
TensorFlow гэж юу вэ?
TensorFlow нь Google-ээс боловсруулсан, хиймэл оюун ухааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээх, ашиглах боломжийг олгох зорилготой юм. TensorFlow нь уян хатан, өргөтгөх боломжтой, ашиглахад хялбар гэдгээрээ алдартай бөгөөд энэ нь аль алинд нь түгээмэл сонголт болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
Зургийг таних талбарт эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээнүүдтэй (CNN) ажиллахдаа саарал өнгийн дүрстэй харьцуулахад өнгөт дүрсийн үр нөлөөг ойлгох нь чухал юм. Python болон PyTorch-ийг гүнзгий судлах хүрээнд эдгээр хоёр төрлийн зургийн ялгаа нь тэдний эзэмшиж буй сувгийн тоонд оршдог. Өнгөт зураг, ихэвчлэн
Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
Идэвхжүүлэх функцууд нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд нейрон идэвхжих эсэхийг тодорхойлох гол элемент болдог. Идэвхжүүлэлтийн функцүүдийн тухай ойлголтыг хүний тархинд мэдрэлийн эсүүдийг ажиллуулахтай адилтгаж болно. Яг л тархины мэдрэлийн эсүүд ажилладаг, эсвэл идэвхгүй байдаг шиг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Оршил, Python, Pytorch програмтай гүнзгий сургалтын танилцуулга
PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
PyTorch болон NumPy нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгий суралцах програмуудад өргөн хэрэглэгддэг номын сан юм. Хоёр номын сан нь тоон тооцоолол хийх функцуудыг санал болгодог хэдий ч тэдгээрийн хооронд мэдэгдэхүйц ялгаа байдаг, ялангуяа GPU дээр тооцоолол хийх болон тэдгээрийн нэмэлт функцүүдийн тухайд. NumPy бол үндсэн номын сан юм
Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
Гүнзгий сургалтын хүрээнд, ялангуяа загварын үнэлгээ, гүйцэтгэлийн үнэлгээний хүрээнд түүврээс гадуурх алдагдах ба баталгаажуулалтын алдагдлыг ялгах нь хамгийн чухал ач холбогдолтой юм. Эдгээр ойлголтыг ойлгох нь гүнзгий суралцах загварынхаа үр нөлөө, ерөнхий чадварыг ойлгохыг зорьж буй дадлагажигчдад маш чухал юм. Эдгээр нэр томъёоны нарийн ширийнийг судлахын тулд
PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
TensorBoard болон Matplotlib хоёулаа PyTorch дээр хэрэгжсэн гүнзгий сургалтын төслүүдэд өгөгдөл болон загвар гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулахад ашигладаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Matplotlib нь янз бүрийн төрлийн график, диаграмм үүсгэхэд ашиглаж болох олон талт график номын сан боловч TensorBoard нь гүнзгий суралцах даалгавруудад тусгайлан зориулсан илүү тусгай функцуудыг санал болгодог. Энэ хүрээнд
PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
PyTorch-ийг нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болно. PyTorch бол Facebook-ийн хиймэл оюун ухааны судалгааны лабораторийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан бөгөөд уян хатан, динамик тооцооллын график бүтцийг бий болгож, гүнзгий суралцах даалгавруудад онцгой тохиромжтой. Нөгөө талаас NumPy бол шинжлэх ухааны үндсэн багц юм
Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгий суралцах чиглэлээр мэдрэлийн сүлжээг ангилах нь дүрсийг таних, байгалийн хэлийг боловсруулах гэх мэт ажлуудын үндсэн хэрэгсэл юм. Ангиллын мэдрэлийн сүлжээний гаралтыг хэлэлцэхдээ анги хоорондын магадлалын тархалтын тухай ойлголтыг ойлгох нь маш чухал юм. гэсэн мэдэгдэл