Загварын сургалтанд үр дүнтэй ашиглахын өмнө өөрийн өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах автоматжуулсан хэрэгсэл байдаг уу?
Гүнзгий суралцах, хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras-тай ажиллах үед өгөгдлийн багцаа урьдчилан боловсруулах нь тэдгээрийг сургалтын загвар болгон оруулахаас өмнө хийх чухал алхам юм. Таны оруулсан өгөгдлийн чанар, бүтэц нь загварын гүйцэтгэл, нарийвчлалд ихээхэн нөлөөлдөг. Энэхүү урьдчилсан боловсруулалт нь нарийн төвөгтэй байж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Өгөгдөл, Өөрийнхөө өгөгдлийг ачаалж байна
Pong AI загварыг сургахад ямар мэдрэлийн сүлжээний архитектурыг ихэвчлэн ашигладаг бөгөөд TensorFlow дээр загварыг хэрхэн тодорхойлж, эмхэтгэсэн бэ?
Понг үр дүнтэй тоглохын тулд AI загварыг сургах нь мэдрэлийн сүлжээний зохистой архитектурыг сонгох, хэрэгжүүлэхэд TensorFlow зэрэг хүрээг ашиглах явдал юм. Понг тоглоом нь сурган хүмүүжүүлэх сургалтын (RL) асуудлын сонгодог жишээ бөгөөд харааны оролтын өгөгдлийг боловсруулахад үр дүнтэй байдаг тул ихэвчлэн конвульцийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) ашигладаг. Дараах тайлбар
Сургууль завсардалт нь гүнзгий суралцах загварын сургалтын явцад хэт их хичээллэхээс урьдчилан сэргийлэхэд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд үүнийг Керас хэрхэн хэрэгжүүлдэг вэ?
Сургуулийн завсарлага нь хэт их хичээллэхээс урьдчилан сэргийлэхийн тулд гүнзгий суралцах загваруудыг сургахад ашигладаг тогтмолжуулах арга юм. Загвар нь сургалтын өгөгдлийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл, чимээ шуугианыг сурч мэдсэнээр шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлүүд дээр тааруухан ажиллах үед хэт тохируулга үүсдэг. Dropout нь энэ асуудлыг шийдвэрлэх үед мэдрэлийн эсийн тодорхой хэсгийг санамсаргүй байдлаар "хасах" замаар шийддэг
Та сургагдсан Keras загварыг хөтчийг ашиглахад TensorFlow.js-тэй нийцтэй формат руу хэрхэн хөрвүүлэх вэ?
Сургагдсан Keras загварыг хөтчийг ашиглахад TensorFlow.js-тэй нийцтэй формат руу хөрвүүлэхийн тулд загварыг анхны Python-д суурилсан орчноос нь JavaScript-д ээлтэй формат болгон хувиргах хэд хэдэн арга зүйн алхмуудыг дагах шаардлагатай. Энэ үйл явц нь загвар байж болохыг баталгаажуулахын тулд TensorFlow.js-аас олгосон тусгай хэрэгсэл, сангуудыг ашиглах явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, Python дахь сургалтын загвар ба TensorFlow.js руу ачаалах, Шалгалтын тойм
TensorFlow гэж юу болохыг хэрхэн хамгийн сайн дүгнэх вэ?
TensorFlow нь Google Brain багийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. Энэ нь машин сургалтын загвар, ялангуяа гүнзгий суралцахтай холбоотой загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглахад туслах зорилготой юм. TensorFlow нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдад хэд хэдэн үйлдлүүд эсвэл зангилаануудаар дамжуулан өгөгдөл хэрхэн урсаж байгааг дүрсэлсэн бүтэц болох тооцооллын график үүсгэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
TensorFlow Quantum нь квант мэдрэлийн сүлжээг сургах ажлыг хөнгөвчлөхийн тулд TensorFlow Keras-тай хэрхэн нэгтгэдэг вэ?
TensorFlow Quantum (TFQ) нь TensorFlow экосистемийн төрөлжсөн номын сан бөгөөд квант машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, сургахад туслах зорилготой юм. Энэ нь TensorFlow Keras-тай саадгүй нэгдэж, судлаачид болон дадлагажигчдад сонгодог болон квант тооцооллын парадигмын хүчирхэг чадавхийг ашиглах боломжийг олгодог. Энэхүү интеграци нь холимог квант-сонгодог мэдрэлийн судлуудыг судлахад онцгой ач холбогдолтой юм
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