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
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
Python машин сурахад шаардлагатай юу?
Python нь энгийн, олон талт байдал, ML даалгавруудыг дэмждэг олон тооны сангууд болон фреймворкууд байдаг тул Machine Learning (ML) салбарт өргөн хэрэглэгддэг програмчлалын хэл юм. Хэдийгээр ML-д зориулсан Python-г ашиглах нь тийм ч шаардлага биш боловч энэ нь дэлхийн олон дадлагажигч, судлаачдын санал болгож, илүүд үздэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google Cloud Platform (GCP) гэж юу вэ?
GCP буюу Google Cloud Platform нь Google-ээс олгодог үүлэн тооцооллын үйлчилгээний багц юм. Энэ нь хөгжүүлэгчид болон байгууллагуудад Google-ийн дэд бүтцэд хэрэглүүр, үйлчилгээг бий болгох, байршуулах, өргөтгөх боломжийг олгодог өргөн хүрээний хэрэгсэл, үйлчилгээг санал болгодог. GCP нь хиймэл оюун ухаан зэрэг янз бүрийн ажлын ачааллыг гүйцэтгэх найдвартай, найдвартай орчинг бүрдүүлдэг
Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python болон PyTorch-тэй гүнзгий суралцахад өгөгдөл болон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа өгөгдсөн оролтыг боловсруулж, шинжлэхэд тохирох алгоритмыг сонгох нь чухал юм. Энэ тохиолдолд оролт нь тоон массивуудын жагсаалтаас бүрдэх бөгөөд тус бүр нь гаралтыг илэрхийлэх дулааны зураглалыг хадгалдаг.
Оролтын сувгийн тоо (nn.Conv1d-ийн 2-р параметр) ямар утгатай вэ?
PyTorch-ийн nn.Conv2d функцийн эхний параметр болох оролтын сувгийн тоо нь оролтын зураг дээрх функцын газрын зураг эсвэл сувгийн тоог илэрхийлдэг. Энэ нь зургийн "өнгөт" утгуудын тоотой шууд хамааралгүй, харин дүрсний ялгаатай шинж чанар, хэв маягийн тоог илэрхийлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet