Keras нь TFlearn-аас илүү гүнзгий сургалтын TensorFlow номын сан мөн үү?
Keras болон TFlearn нь Google-ийн хөгжүүлсэн машин сургалтын нээлттэй эхийн хүчирхэг номын сан болох TensorFlow дээр бүтээгдсэн гүн гүнзгий сургалтын хоёр алдартай номын сан юм. Keras болон TFlearn хоёулаа мэдрэлийн сүлжээг бий болгох үйл явцыг хялбарчлах зорилготой боловч тэдгээрийн хооронд ялгаа байдаг бөгөөд энэ нь тухайн онцлогоос хамааран илүү сайн сонголт болгож болзошгүй юм.
TensorFlow-ийн өндөр түвшний API гэж юу вэ?
TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан хүчирхэг нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг бий болгох, ашиглах боломжийг олгодог өргөн хүрээний хэрэгсэл, API-уудыг өгдөг. TensorFlow нь доод түвшний болон өндөр түвшний API-г санал болгодог бөгөөд тус бүр нь хийсвэрлэл, нарийн төвөгтэй байдлын өөр өөр түвшинд нийцдэг. Өндөр түвшний API-ийн тухай ярихад TensorFlow
Tensorflow 1 ба Tensorflow 2 хувилбаруудын хооронд Iris мэдээллийн багцыг ачаалах, сургах гол ялгаа нь юу вэ?
Цахилдаг өгөгдлийн багцыг ачаалах, сургах зорилгоор өгөгдсөн анхны код нь TensorFlow 1-д зориулагдсан бөгөөд TensorFlow 2-той ажиллахгүй байж магадгүй. Энэхүү зөрүү нь TensorFlow-ийн шинэ хувилбарт оруулсан тодорхой өөрчлөлт, шинэчлэлтүүдээс үүдэлтэй бөгөөд үүнийг дараа нь дэлгэрэнгүй авч үзэх болно. TensorFlow-тай шууд холбоотой сэдвүүд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
TensorFlow-ийг шууд ашиглахын оронд эхлээд Keras загварыг ашиглаад дараа нь TensorFlow тооцоологч руу хөрвүүлэх нь ямар давуу талтай вэ?
Машины сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх тухайд Keras болон TensorFlow хоёулаа олон төрлийн функц, чадварыг санал болгодог түгээмэл хүрээ юм. TensorFlow нь гүнзгий сургалтын загвар бүтээх, сургах хүчирхэг, уян хатан номын сан боловч Keras нь мэдрэлийн сүлжээ үүсгэх үйл явцыг хялбаршуулдаг дээд түвшний API-г өгдөг. Зарим тохиолдолд энэ нь
Онцлог газрын зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад нэгтгэх нь хэрхэн тусалдаг вэ?
Pooling гэдэг нь газрын зургийн хэмжээст байдлыг багасгахын тулд convolutional neural network (CNN)-д түгээмэл хэрэглэгддэг арга юм. Энэ нь оролтын өгөгдлөөс чухал шинж чанаруудыг гаргаж авах, сүлжээний үр ашгийг дээшлүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэхүү тайлбарт бид нэгтгэх нь хэмжээсийг багасгахад хэрхэн тусалдаг талаар нарийвчлан судлах болно
Загварыг дээжийн дарааллаар суралцахаас сэргийлэхийн тулд сургалтын өгөгдлийг хэрхэн хольж өөрчлөх вэ?
Сургалтын дээжийн дараалалд үндэслэн гүнзгий суралцах загварыг сурахаас урьдчилан сэргийлэхийн тулд сургалтын өгөгдлийг холих нь чухал юм. Өгөгдлийг холих нь загвар нь дээжийг танилцуулах дараалалтай холбоотой гажуудал, хамаарлыг санамсаргүйгээр сурахгүй байхыг баталгаажуулдаг. Энэ хариултанд бид янз бүрийн зүйлийг судлах болно
Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцахад өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулахад шаардлагатай номын сангууд юу вэ?
Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцахад өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулахын тулд үйл явцыг ихээхэн хөнгөвчлөх хэд хэдэн шаардлагатай номын сангууд байдаг. Эдгээр номын сангууд нь өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулах, боловсруулах янз бүрийн функцээр хангадаг бөгөөд судлаачид болон дадлагажигчдад гүн гүнзгий суралцах даалгаврын хувьд мэдээллээ үр дүнтэй бэлтгэх боломжийг олгодог. Өгөгдлийн үндсэн сангуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Өгөгдөл, Өөрийнхөө өгөгдлийг ачаалж байна, Шалгалтын тойм
Кодын хэсэгчилсэн хэсэгт ашигласан хоёр буцаан дуудлагыг юу гэж нэрлэдэг вэ, буцаан залгах бүрийн зорилго юу вэ?
Өгөгдсөн кодын хэсэгчилсэн хэсэгт "ModelCheckpoint" ба "EarlyStopping" гэсэн хоёр буцаан дуудлагыг ашигладаг. Буцах дуудлага бүр нь криптовалютыг урьдчилан таамаглахад зориулсан давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) загварыг сургах хүрээнд тодорхой зорилготой. Сургалтын явцад хамгийн сайн загварыг хадгалахын тулд "ModelCheckpoint" буцаан дуудлагыг ашигладаг. Энэ нь бидэнд тодорхой хэмжүүрийг хянах боломжийг олгодог.
Python, TensorFlow, Keras дээр давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) загвар бүтээхэд шаардлагатай ямар сангуудыг импортлох шаардлагатай вэ?
Криптовалютын үнийг урьдчилан таамаглах зорилгоор TensorFlow болон Keras ашиглан Python дээр давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) загварыг бий болгохын тулд бид шаардлагатай функцуудыг хангадаг хэд хэдэн номын санг импортлох хэрэгтэй. Эдгээр сангууд нь бидэнд RNN-тэй ажиллах, өгөгдөл боловсруулах, удирдах, математикийн үйлдлүүдийг хийх, үр дүнг дүрслэн харуулах боломжийг олгодог. Энэ хариултанд,
Дараалал, шошго үүсгэсний дараа дараалсан өгөгдлийн жагсаалтыг холих зорилго нь юу вэ?
Дараалал, шошго үүсгэсний дараа дараалсан өгөгдлийн жагсаалтыг холих нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) домайн дахь Python, TensorFlow, Keras-тай гүнзгий суралцах хүрээнд маш чухал зорилготой юм. Энэ практик нь хэвийн болгох, бүтээх зэрэг ажлуудыг шийдвэрлэхэд онцгой ач холбогдолтой юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Давтан мэдрэлийн сүлжээ, Crypto RNN дарааллыг хэвийн болгох, үүсгэх, Шалгалтын тойм