Квантжуулалтын техниктэй ажиллахдаа янз бүрийн хувилбаруудын нарийвчлал/хурдтай харьцуулахын тулд квантчлалын түвшинг програм хангамжаас сонгох боломжтой юу?
Тензорын боловсруулалтын нэгжийн (TPUs) контекст дахь квантчлалын техниктэй ажиллахдаа квантчлал хэрхэн хэрэгжиж байгааг, мөн нарийвчлал, хурдыг хооронд нь харьцуулсан янз бүрийн хувилбаруудад програм хангамжийн түвшинд тохируулах боломжтой эсэхийг ойлгох нь чухал юм. Тооцоолол нь тооцооллын болон
Сургалтын явцад өгөгдлийн багцыг олон удаа давтах зорилго нь юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг гүнзгий сургалтын чиглэлээр сургахдаа өгөгдлийн багцыг олон удаа давтах нь түгээмэл байдаг. Эрин үеэд суурилсан сургалт гэж нэрлэгддэг энэхүү үйл явц нь загварын гүйцэтгэлийг оновчтой болгох, илүү сайн ерөнхий ойлголт өгөхөд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Сургалтын явцад өгөгдлийн багцыг олон удаа давтах гол шалтгаан нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Мэдрэлийн сүлжээ, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
Сургалтын түвшин сургалтын үйл явцад хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Сургалтын хурд нь мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцад чухал гиперпараметр юм. Энэ нь оновчлолын явцад загварын параметрүүдийг шинэчлэх алхамын хэмжээг тодорхойлдог. Загварын нэгдэл, гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг тул сургалтын зохих түвшинг сонгох нь чухал юм. Энэ хариуд бид хариулах болно
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургахад оновчлогч ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургахад оновчлогчийн үүрэг нь оновчтой гүйцэтгэл, нарийвчлалд хүрэхэд маш чухал юм. Гүн гүнзгий суралцах чиглэлээр оптимизатор нь алдагдлыг багасгах, мэдрэлийн сүлжээний ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд загварын параметрүүдийг тохируулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ үйл явцыг ихэвчлэн нэрлэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Мэдрэлийн сүлжээ, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
CNN-ийг сургахдаа буцаах зорилго нь юу вэ?
Буцах тархалт нь дамжуулалтын явцад гарсан алдаан дээр үндэслэн сүлжээг өөрийн параметрүүдийг сурч, шинэчлэх боломжийг олгож, Convolutional Neural Networks (CNN)-ийг сургахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Буцах тархалтын зорилго нь өгөгдсөн алдагдлын функцтэй холбоотой сүлжээний параметрүүдийн градиентийг үр ашигтайгаар тооцоолоход оршино.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Хувьсах мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) -ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм
Гүнзгий сургалтын загварт "Өгөгдөл хэмнэгч хувьсагч" ямар зорилготой вэ?
Гүнзгий сургалтын загвар дахь "Өгөгдөл хэмнэгч хувьсагч" нь сургалт, үнэлгээний үе шатанд хадгалах болон санах ойн шаардлагыг оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хувьсагч нь өгөгдлийг хадгалах, сэргээх ажлыг үр дүнтэй удирдах үүрэгтэй бөгөөд энэ нь загварт байгаа нөөцийг дарахгүйгээр том өгөгдлийн багц боловсруулах боломжийг олгодог. Гүнзгий суралцах загварууд ихэвчлэн харьцдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, TensorBoard, Сургагдсан загварыг ашиглах, Шалгалтын тойм
TensorBoard-г оновчтой болгохдоо бид загварын хослол бүрт хэрхэн нэр өгөх вэ?
Гүнзгий суралцах явцад TensorBoard-ийг оновчтой болгохдоо загвар бүрийн хослолд нэр өгөх шаардлагатай болдог. Үүнийг TensorFlow Summary API болон tf.summary.FileWriter анги ашиглан хийж болно. Энэ хариултанд бид TensorBoard дээрх загварын хослолуудад нэр өгөх алхам алхмаар үйл явцын талаар ярилцах болно. Юуны өмнө үүнийг ойлгох нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, TensorBoard, TensorBoard ашиглан оновчлох, Шалгалтын тойм
Оновчлолын процессыг эхлүүлэхдээ анхаарах ямар өөрчлөлтүүдийг санал болгож байна вэ?
Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras-тай гүнзгий суралцах чиглэлээр оновчлолын процессыг эхлүүлэхэд анхаарлаа хандуулахыг зөвлөж буй хэд хэдэн өөрчлөлтүүд байдаг. Эдгээр өөрчлөлтүүд нь гүнзгий сургалтын загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэх зорилготой. Эдгээр зөвлөмжийг хэрэгжүүлснээр эмч нар сургалтын ерөнхий үйл явцыг сайжруулж, үр дүнд хүрч чадна
TensorBoard ашиглан оновчлох боломжтой гүнзгий суралцах загварын зарим талууд юу вэ?
TensorBoard нь TensorFlow-аас олгосон хүчирхэг дүрслэлийн хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд гүнзгий суралцах загвараа шинжлэх, оновчтой болгох боломжийг олгодог. Энэ нь гүнзгий суралцах загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэхэд ашиглаж болох олон төрлийн онцлог, функцуудыг хангадаг. Энэ хариултанд бид гүн гүнзгий байдлын зарим талыг авч үзэх болно
Мэдээллийг чатботт зориулсан мэдээллийн санд хадгалахдаа ямар түлхүүр-утга хосуудыг хасч болох вэ?
Чатботын мэдээллийн санд өгөгдлийг хадгалахдаа чатботын үйл ажиллагаанд хамаарал, ач холбогдлоос нь хамааруулан хасаж болох хэд хэдэн түлхүүр-утга хосууд байдаг. Хадгалалтыг оновчтой болгох, чатботын үйл ажиллагааны үр ашгийг дээшлүүлэх зорилгоор эдгээр хасалтыг хийсэн. Энэ хариултанд бид түлхүүр-үнэ цэнийн заримыг авч үзэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, Мэдээллийн бүтэц, Шалгалтын тойм