Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт (NSL) нь муур, нохойн олон зураг дээр хэрэглэгдэж байгаа зураг дээр үндэслэн шинэ зураг үүсгэх үү?
Neural Structured Learning (NSL) нь Google-ийн боловсруулсан машин сургалтын систем бөгөөд стандарт функцын оролтоос гадна бүтэцлэгдсэн дохиог ашиглан мэдрэлийн сүлжээг сургах боломжийг олгодог. Энэ хүрээ нь загвар гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд хөшүүрэг болох өвөрмөц бүтэцтэй өгөгдөлтэй хувилбаруудад ялангуяа ашигтай байдаг. Байхтай холбоотой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
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
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
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
PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь энгийн процесс биш боловч сургалтын цагийг хурдасгах, том өгөгдлийн багцтай ажиллах зэрэгт маш их ашиг тустай байж болно. PyTorch нь гүн гүнзгий суралцах түгээмэл хүрээ бөгөөд тооцооллыг олон GPU-д түгээх функцээр хангадаг. Гэсэн хэдий ч олон GPU-г тохируулж, үр дүнтэй ашиглах
Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болно. Энэхүү харьцуулалтыг ойлгохын тулд бид мэдрэлийн сүлжээний үндсэн ойлголтууд болон загварт асар олон тооны параметртэй байхын үр дагаврыг судлах хэрэгтэй. Мэдрэлийн сүлжээ нь санаа авсан машин сургалтын загваруудын анги юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Оршил, Python, Pytorch програмтай гүнзгий сургалтын танилцуулга
Нэг халуун кодчилол гэж юу вэ?
Нэг халуун кодчилол нь гүнзгий сургалтын салбарт, ялангуяа машин сургалтын болон мэдрэлийн сүлжээний хүрээнд ихэвчлэн ашиглагддаг техник юм. Алдартай гүнзгий сургалтын номын сан болох TensorFlow-д нэг халуун кодчилол нь ангиллын өгөгдлийг машин сургалтын алгоритмаар хялбар боловсруулж болох форматаар илэрхийлэх арга юм. онд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow Deep Learning Номын сан, TFСурах