Neural Structured Learning дахь бүтцийн оролтыг мэдрэлийн сүлжээний сургалтыг тогтмолжуулахад ашиглаж болох уу?
Neural Structured Learning (NSL) нь стандарт функцын оролтоос гадна бүтэцлэгдсэн дохиог ашиглан мэдрэлийн сүлжээг сургах боломжийг олгодог TensorFlow-ийн хүрээ юм. Бүтэцлэгдсэн дохиог график хэлбэрээр дүрсэлж болох ба зангилаанууд нь тохиолдлуудад тохирч, ирмэгүүд нь тэдгээрийн хоорондох харилцааг тогтоодог. Эдгээр графикуудыг янз бүрийн төрлийн кодлоход ашиглаж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Гүнзгий суралцах загварт сургалтын явцад санамсаргүй хууран мэхлэхээс хэрхэн сэргийлэх вэ?
Гүнзгий суралцах загварт сургалтын явцад санамсаргүй хууран мэхлэхээс урьдчилан сэргийлэх нь загварын гүйцэтгэлийн бүрэн бүтэн байдал, үнэн зөв байдлыг хангахад маш чухал юм. Загвар өмсөгч сургалтын өгөгдлүүд дэх гажуудал эсвэл олдворуудыг ашиглаж сурсан тохиолдолд санамсаргүй хууран мэхлэлт үүсч, улмаар төөрөгдүүлсэн үр дүнд хүргэдэг. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд хэд хэдэн стратеги ашиглаж болно
Сургалтын үеэр CNN-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нийтлэг аргууд юу вэ?
Сургалтын явцад эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээний (CNN) гүйцэтгэлийг сайжруулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт нэн чухал ажил юм. CNN нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх, семантик сегментчилэл зэрэг компьютерийн харааны төрөл бүрийн ажлуудад өргөн хэрэглэгддэг. CNN-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нь илүү нарийвчлалтай, илүү хурдан нэгдэх, ерөнхий ойлголтыг сайжруулахад хүргэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet, Шалгалтын тойм
Гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) ангилагч руу шилжих замаар бид загварынхаа гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулах вэ?
Загвар дахь машин сургалтын хэрэглээний талбарт гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) ангилагч руу шилжих замаар загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг хийж болно. Гүн мэдрэлийн сүлжээнүүд нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх, сегментчлэх гэх мэт компьютерийн харааны даалгаврууд зэрэг янз бүрийн салбарт маш их амжилтанд хүрсэн. By