Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
Үгсийн дүрслэлийг вектор болгон дүрслэхийн тулд зохих тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах зорилгоор оруулах давхаргыг ашиглахын тулд бид үг оруулах үндсэн ойлголтууд болон тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээнд ашиглах хэрэгтэй. Үг оруулах нь үг хоорондын утгын харилцааг дүрсэлсэн тасралтгүй вектор орон зай дахь үгсийн нягт вектор дүрслэл юм. Эдгээр суулгацууд нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
Онцлогыг задлах нь дүрсийг таних даалгавруудад хэрэглэгдэх конвульцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) процессын чухал алхам юм. CNN-д шинж чанарыг задлах процесс нь үнэн зөв ангиллыг хөнгөвчлөхийн тулд оролтын зургуудаас утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авдаг. Зургийн түүхий пикселийн утгууд нь ангиллын ажилд шууд тохиромжгүй тул энэ процесс зайлшгүй шаардлагатай. By
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах
TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
TensorFlow Keras Tokenizer API нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) даалгаврын чухал алхам болох текст өгөгдлийг үр дүнтэй токенжуулах боломжийг олгодог. TensorFlow Keras-д Tokenizer instance-ийг тохируулах үед тохируулж болох параметрүүдийн нэг нь давтамж дээр тулгуурлан хадгалагдах үгсийн хамгийн их тоог тодорхойлдог `num_words` параметр юм.
TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
TensorFlow Keras Tokenizer API нь текст доторх хамгийн түгээмэл үгсийг олоход үнэхээр ашиглагдаж болно. Токенжуулалт нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) үндсэн алхам бөгөөд цаашдын боловсруулалтыг хөнгөвчлөхийн тулд текстийг жижиг нэгж, ихэвчлэн үг эсвэл дэд үг болгон задлах явдал юм. TensorFlow дахь Tokenizer API нь үр дүнтэй токенжуулалт хийх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Токенизаци
TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
Энэхүү багц нь TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL)-ийн API-тай хөрш зэргэлдээх нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багцыг бий болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. NSL нь график бүтэцтэй өгөгдлийг сургалтын процесст нэгтгэдэг машин сургалтын тогтолцоо бөгөөд онцлог өгөгдөл болон график өгөгдлийг хоёуланг нь ашиглан загварын гүйцэтгэлийг сайжруулдаг. Ашиглах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL) дахь API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь сургалтын үйл явцыг байгалийн графикаар сайжруулдаг чухал шинж чанар юм. NSL-д хөршүүдийн API нь хөрш зэргэлдээх цэгүүдийн мэдээллийг графикийн бүтцэд нэгтгэх замаар сургалтын жишээг бий болгоход тусалдаг. Энэ API нь график бүтэцтэй өгөгдөлтэй ажиллахад онцгой ач холбогдолтой.
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
Байгалийн графикт Хамтран тохиолдлын график, ишлэлийн график эсвэл текстийн график багтдаг уу?
Байгалийн графикууд нь бодит ертөнцийн янз бүрийн хувилбарт байгууллагуудын хоорондын харилцааг загварчлах олон төрлийн график бүтцийг багтаадаг. Хамтарсан графикууд, ишлэлийн графикууд болон текст графикууд нь янз бүрийн төрлийн харилцааг дүрсэлсэн байгалийн графикуудын жишээ бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт өөр өөр хэрэглээнд өргөн хэрэглэгддэг. Хамтарсан тохиолдлын графикууд нь хамтдаа тохиолдохыг илэрхийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Android-д зориулсан TensorFlow lite-ийг зөвхөн дүгнэлт хийхэд ашигладаг уу эсвэл сургалтанд ашиглаж болох уу?
Android-д зориулсан TensorFlow Lite нь хөдөлгөөнт болон суулгагдсан төхөөрөмжүүдэд зориулагдсан TensorFlow-ийн хөнгөн хувилбар юм. Үүнийг голчлон гар утасны төхөөрөмж дээр урьдчилан бэлтгэгдсэн машин сургалтын загваруудыг ажиллуулахад ашигладаг бөгөөд дүгнэлт даалгавруудыг үр дүнтэй гүйцэтгэхэд ашигладаг. TensorFlow Lite нь гар утасны платформд зориулагдсан бөгөөд бага хоцрогдолтой, жижиг хоёртын хэмжээтэйгээр идэвхжүүлэх зорилготой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмчлах, Android-д зориулсан TensorFlow Lite
Хөлдөөсөн график ямар хэрэглээ вэ?
TensorFlow-ийн контекст дэх царцаасан график нь бүрэн бэлтгэгдсэн, дараа нь загварын архитектур болон бэлтгэгдсэн жинг агуулсан нэг файл болгон хадгалсан загварыг хэлнэ. Энэхүү царцаасан графикийг анхны загварын тодорхойлолт, мэдээлэлд хандах шаардлагагүйгээр янз бүрийн платформ дээр ашиглах боломжтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмчлах, TensorFlow Lite-ийг танилцуулж байна