CNN இன் பயிற்சி செயல்பாட்டில் தரவுகளை தொகுப்பதன் பயன் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (CNN) பயிற்சிச் செயல்பாட்டில் தரவுகளைத் தொகுப்பது மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனுக்குப் பங்களிக்கும் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. தரவு மாதிரிகளை தொகுதிகளாகப் பிரிப்பதன் மூலம், நவீன வன்பொருளின் இணையான செயலாக்கத் திறன்களைப் பயன்படுத்தவும், நினைவகப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்தவும், நெட்வொர்க்கின் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மேம்படுத்தவும் முடியும். இதில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்), பைட்டோர்ச்சுடன் கான்வெட் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
GPUகள் அல்லது TPUகள் போன்ற வன்பொருள் முடுக்கிகள் டென்சர்ஃப்ளோவில் பயிற்சி செயல்முறையை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம்?
கிராபிக்ஸ் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் (ஜிபியுக்கள்) மற்றும் டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் (டிபியுக்கள்) போன்ற வன்பொருள் முடுக்கிகள் டென்சர்ஃப்ளோவில் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த முடுக்கிகள் இணையான கணக்கீடுகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன மற்றும் மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளன, அவை ஆழ்ந்த கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்கு மிகவும் திறமையானவை. இந்த பதிலில், GPUகள் மற்றும் எப்படி என்பதை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ உயர்-நிலை API கள், உங்கள் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் சுத்திகரிப்பு செய்தல், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow 2.0 இல் விநியோக உத்தி API என்றால் என்ன மற்றும் அது விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது?
TensorFlow 2.0 இல் உள்ள விநியோக உத்தி API என்பது பல சாதனங்கள் மற்றும் இயந்திரங்களில் கணக்கீடுகளை விநியோகிப்பதற்கும் அளவிடுவதற்கும் உயர்நிலை இடைமுகத்தை வழங்குவதன் மூலம் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை எளிதாக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். டெவலப்பர்கள் தங்கள் மாடல்களை வேகமாகவும் திறமையாகவும் பயிற்றுவிப்பதற்கு பல GPUகள் அல்லது பல இயந்திரங்களின் கணக்கீட்டு சக்தியை எளிதாகப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. விநியோகிக்கப்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0, டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை GPUகள் மற்றும் TPUகள் எவ்வாறு துரிதப்படுத்துகின்றன?
ஜிபியுக்கள் (கிராபிக்ஸ் ப்ராசஸிங் யூனிட்கள்) மற்றும் டிபியுக்கள் (டென்சர் ப்ராசஸிங் யூனிட்கள்) ஆகியவை மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களின் பயிற்சியை கணிசமாக விரைவுபடுத்தும் சிறப்பு வன்பொருள் முடுக்கிகளாகும். பெரிய அளவிலான தரவுகளில் ஒரே நேரத்தில் இணையான கணக்கீடுகளைச் செய்வதன் மூலம் அவர்கள் இதை அடைகிறார்கள், இது பாரம்பரிய CPUகள் (மத்திய செயலாக்க அலகுகள்) உகந்ததாக இல்லாத ஒரு பணியாகும். இந்த பதிலில், நாம்
உயர் செயல்திறன் கம்ப்யூட்டிங் (HPC) என்றால் என்ன மற்றும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் இது ஏன் முக்கியமானது?
உயர் செயல்திறன் கம்ப்யூட்டிங் (HPC) என்பது குறிப்பிடத்தக்க அளவு கணக்கீட்டு சக்தி தேவைப்படும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க சக்திவாய்ந்த கணினி வளங்களைப் பயன்படுத்துவதைக் குறிக்கிறது. பாரம்பரிய கணினி அமைப்புகளை விட அதிக வேகத்தில் கணக்கீடுகளை செய்ய மேம்பட்ட நுட்பங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களின் பயன்பாடு இதில் அடங்கும். அறிவியல் ஆராய்ச்சி, பொறியியல் உட்பட பல்வேறு களங்களில் HPC இன்றியமையாதது.
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், ஜி.சி.பி அடிப்படை கருத்துக்கள், உயர் செயல்திறன் கணினி, தேர்வு ஆய்வு
ஒற்றை-நாடா டூரிங் இயந்திரங்களை விட பல-டேப் டூரிங் இயந்திரங்கள் என்ன நன்மையைக் கொண்டுள்ளன?
மல்டி-டேப் ட்யூரிங் இயந்திரங்கள் கணக்கீட்டு சிக்கலான கோட்பாட்டின் துறையில் அவற்றின் ஒற்றை-டேப் சகாக்களை விட பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன. இந்த நன்மைகள் மல்டி-டேப் டூரிங் இயந்திரங்கள் வைத்திருக்கும் கூடுதல் டேப்களில் இருந்து உருவாகின்றன, இது மிகவும் திறமையான கணக்கீடு மற்றும் மேம்பட்ட சிக்கல்-தீர்க்கும் திறன்களை அனுமதிக்கிறது. மல்டி-டேப் டூரிங் இயந்திரங்களின் ஒரு முக்கிய நன்மை ஒரே நேரத்தில் பல செயல்பாடுகளைச் செய்யும் திறன் ஆகும். உடன்
- வெளியிடப்பட்ட சைபர், EITC/IS/CCTF கணக்கீட்டு சிக்கலான கோட்பாடு அடிப்படைகள், டூரிங் இயந்திரங்கள், மல்டிடேப் டூரிங் இயந்திரங்கள், தேர்வு ஆய்வு
TPU v2 காய்கள் என்றால் என்ன, அவை TPUகளின் செயலாக்க சக்தியை எவ்வாறு மேம்படுத்துகின்றன?
TPU v2 காய்கள், டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட் பதிப்பு 2 பாட்கள் என்றும் அழைக்கப்படும், இது TPU களின் (Tensor Processing Units) செயலாக்க சக்தியை மேம்படுத்த கூகுளால் வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு சக்திவாய்ந்த வன்பொருள் உள்கட்டமைப்பு ஆகும். TPUகள் இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளை விரைவுபடுத்துவதற்காக Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட சிறப்பு சில்லுகள் ஆகும். அவை குறிப்பாக மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளை திறம்பட செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை அடிப்படையானவை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், TPU v2 மற்றும் v3 இல் டைவிங், தேர்வு ஆய்வு