TensorFlow என்பது ஒரு திறந்த மூல மென்பொருள் நூலகமாகும், இது எண்ணியல் கணக்கீடு மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்காக Google Brain குழுவால் உருவாக்கப்பட்டது. அதன் பல்துறை, அளவிடுதல் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றின் காரணமாக ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் இது குறிப்பிடத்தக்க பிரபலத்தைப் பெற்றுள்ளது. டென்சர்ஃப்ளோ, ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட முக்கியத்துவத்துடன், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது.
அதன் மையத்தில், டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தின் கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது ஒரு வெளியீட்டை உருவாக்குவதற்காக உள்ளீட்டுத் தரவிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் கணித செயல்பாடுகள் அல்லது மாற்றங்களின் வரிசையைக் குறிக்கிறது. வரைபடமானது செயல்பாடுகளைக் குறிக்கும் முனைகளையும், செயல்பாடுகளுக்கு இடையே பாயும் தரவைக் குறிக்கும் முனைகளையும் கொண்டுள்ளது. இந்த வரைபட அடிப்படையிலான அணுகுமுறையானது CPUகள் அல்லது GPUகள் போன்ற பல சாதனங்களில் கணக்கீட்டை திறம்பட விநியோகிக்க டென்சர்ஃப்ளோவை அனுமதிக்கிறது, மேலும் விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி சூழலில் பல இயந்திரங்களில் கூட.
டென்சர்ஃப்ளோவின் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று, தானியங்கி வேறுபாட்டிற்கான அதன் ஆதரவாகும், இது பேக் ப்ரோபேகேஷன் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான சாய்வுகளின் திறமையான கணக்கீட்டை செயல்படுத்துகிறது. சாய்வு வம்சாவளியின் மூலம் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் அளவுருக்களை மேம்படுத்துவதற்கு இது மிகவும் முக்கியமானது, இது கணிக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் மற்றும் உண்மையான வெளியீடுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடும் இழப்பு செயல்பாட்டைக் குறைப்பதற்காக அளவுருக்களை மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதை உள்ளடக்கியது.
டென்சர்ஃப்ளோ கெராஸ் எனப்படும் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கி பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. எளிய மற்றும் உள்ளுணர்வு தொடரியல் பயன்படுத்தி நரம்பியல் வலையமைப்பின் கட்டமைப்பை வரையறுக்க கெராஸ் பயனர்களை அனுமதிக்கிறது, மேலும் சிக்கலான மாதிரிகளை உருவாக்க எளிதாக இணைக்கக்கூடிய முன் வரையறுக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. கேராஸ் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படும் ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் மற்றும் ஆடம் போன்ற பல்வேறு உள்ளமைக்கப்பட்ட தேர்வுமுறை அல்காரிதங்களையும் உள்ளடக்கியது.
அதன் முக்கிய செயல்பாட்டிற்கு கூடுதலாக, TensorFlow பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களை வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுடன் வேலை செய்வதை எளிதாக்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, TensorFlow இன் தரவு உள்ளீட்டு பைப்லைன் பயனர்களை பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறம்பட ஏற்ற மற்றும் முன் செயலாக்க அனுமதிக்கிறது, மேலும் அதன் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கில் கற்றறிந்த பிரதிநிதித்துவங்களின் பகுப்பாய்வு மற்றும் விளக்கத்தை செயல்படுத்துகின்றன. TensorFlow விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சிக்கான ஆதரவையும் வழங்குகிறது, பயனர்கள் தங்கள் மாதிரிகளை பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்றுவிப்பதற்காக பெரிய அளவிலான இயந்திரங்களுக்கு அளவிட அனுமதிக்கிறது.
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான கட்டமைப்பை வழங்குவதன் மூலம் ஆழமான கற்றலில் TensorFlow முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அதன் கணக்கீட்டு வரைபட அடிப்படையிலான அணுகுமுறை, தானியங்கி வேறுபாட்டிற்கான ஆதரவு மற்றும் உயர்-நிலை API ஆகியவை செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்களுக்கு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல்:
- TFlearn ஐ விட Keras சிறந்த ஆழமான கற்றல் TensorFlow நூலகமா?
- TensorFlow 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிறகு, அமர்வுகள் நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படாது. அவற்றைப் பயன்படுத்த ஏதேனும் காரணம் உள்ளதா?
- ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
- SQLite தரவுத்தளத்துடன் இணைப்பை நிறுவி கர்சர் பொருளை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் தரவுத்தள அமைப்பை உருவாக்குவதற்காக வழங்கப்பட்ட பைதான் குறியீடு துணுக்கில் என்ன தொகுதிகள் இறக்குமதி செய்யப்படுகின்றன?
- சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கும் போது, தரவுகளிலிருந்து விலக்கக்கூடிய சில முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகள் யாவை?
- தரவுத்தளத்தில் தொடர்புடைய தகவலைச் சேமிப்பது பெரிய அளவிலான தரவை எவ்வாறு நிர்வகிக்க உதவுகிறது?
- chatbotக்கான தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் அனுமானச் செயல்பாட்டில் சோதனைச் சாவடிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும் போது மற்றும் பீம் அகலம் மற்றும் உள்ளீடு ஒன்றின் மொழிபெயர்ப்புகளின் எண்ணிக்கையை சரிசெய்யும்போது சில கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை என்ன?
- சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களை தொடர்ந்து சோதித்து அடையாளம் காண்பது ஏன் முக்கியம்?
டென்சர்ஃப்ளோ மூலம் EITC/AI/DLTF ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க