இழப்பு செயல்பாடு அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்களைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளை மதிப்பிடும் சூழலில், இழப்புச் செயல்பாடு அல்காரிதம் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும். இந்த டொமைனில், ஒரு மாதிரியின் கணிக்கப்பட்ட மதிப்புகள் மற்றும் இல் காணப்பட்ட உண்மையான மதிப்புகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாட்டை அளவிடுவதற்கான ஒரு கருவியாக இழப்பு செயல்பாடு அல்காரிதம் செயல்படுகிறது.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சியில் ஆப்டிமைசர் மற்றும் இழப்பு செயல்பாட்டின் நோக்கம் என்ன?
துல்லியமான மற்றும் திறமையான மாதிரி செயல்திறனை அடைவதற்கு ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) பயிற்சியில் ஆப்டிமைசர் மற்றும் இழப்பு செயல்பாட்டின் நோக்கம் முக்கியமானது. ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், சிஎன்என்கள் பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் பிற கணினி பார்வைப் பணிகளுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக உருவெடுத்துள்ளன. உகப்பாக்கி மற்றும் இழப்பு செயல்பாடு தனித்துவமான பாத்திரங்களை வகிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்), பயிற்சி கான்நெட், தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சியின் போது ஏற்படும் இழப்பு எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, இழப்பு என்பது ஒரு முக்கியமான அளவீடு ஆகும், இது மாதிரியின் கணிக்கப்பட்ட வெளியீட்டிற்கும் உண்மையான இலக்கு மதிப்பிற்கும் இடையே உள்ள வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. விரும்பிய செயல்பாட்டை தோராயமாக கணக்கிட நெட்வொர்க் எவ்வளவு நன்றாக கற்றுக்கொள்கிறது என்பதற்கான அளவீடாக இது செயல்படுகிறது. புரிந்துகொள்வதற்கு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க், பயிற்சி மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
SVM பயிற்சியில் இழப்பு செயல்பாட்டின் பங்கு என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களின் (SVMs) பயிற்சியில் இழப்பு செயல்பாடு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. SVMகள் சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மாதிரிகள் ஆகும், அவை பொதுவாக வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவை உயர் பரிமாணத் தரவைக் கையாள்வதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் மற்றும் நேரியல் மற்றும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கையாள முடியும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், எஸ்.வி.எம் பயிற்சி, தேர்வு ஆய்வு
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்கியின் பங்கு என்ன?
துல்லியமான மற்றும் திறமையான மாதிரி செயல்திறனை அடைவதற்கு நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்கியின் பங்கு முக்கியமானது. இச்சூழலில், ஒரு இழப்பு செயல்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் கணிக்கப்பட்ட வெளியீட்டிற்கும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டிற்கும் இடையே உள்ள வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. இது தேர்வுமுறை அல்காரிதத்திற்கான வழிகாட்டியாக செயல்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, கோலாபில் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow உடன் உரை வகைப்படுத்தலின் வழங்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டில் என்ன மேம்படுத்தி மற்றும் இழப்பு செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
TensorFlow உடன் உரை வகைப்படுத்தலின் வழங்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டில், ஆப்டிமைசர் ஆடம் ஆப்டிமைசர் ஆகும், மேலும் பயன்படுத்தப்படும் இழப்பு செயல்பாடு ஸ்பார்ஸ் கேடகோரிகல் கிராசென்ட்ரோபி ஆகும். Adam optimizer என்பது இரண்டு பிரபலமான உகப்பாக்கிகளான AdaGrad மற்றும் RMSProp ஆகியவற்றின் நன்மைகளை ஒருங்கிணைக்கும் ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் (SGD) அல்காரிதத்தின் விரிவாக்கமாகும். இது மாறும் வகையில் சரிசெய்கிறது
TensorFlow.js இல் லாஸ் ஃபங்ஷன் மற்றும் ஆப்டிமைசரின் நோக்கம் என்ன?
TensorFlow.js இல் உள்ள இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்கியின் நோக்கம், கணித்த வெளியீடு மற்றும் உண்மையான வெளியீடு ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள பிழை அல்லது வேறுபாட்டை அளவிடுவதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதாகும், பின்னர் இந்த பிழையை குறைக்க மாதிரியின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதாகும். இழப்பு செயல்பாடு, புறநிலை செயல்பாடு அல்லது செலவு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, உங்கள் உலாவியில் TensorFlow.js, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றலில் ஆப்டிமைசர் செயல்பாடு மற்றும் இழப்பு செயல்பாடு ஆகியவற்றின் பங்கு என்ன?
மெஷின் லேர்னிங்கில் ஆப்டிமைசர் செயல்பாடு மற்றும் இழப்புச் செயல்பாட்டின் பங்கு, குறிப்பாக டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் எம்எல் உடன் அடிப்படை கணினி பார்வை ஆகியவற்றின் பின்னணியில், பயிற்சி மற்றும் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு முக்கியமானது. மாடலின் அளவுருக்களை மேம்படுத்தவும், இவற்றுக்கு இடையேயான பிழையைக் குறைக்கவும் ஆப்டிமைசர் செயல்பாடும் இழப்புச் செயல்பாடும் இணைந்து செயல்படுகின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ அறிமுகம், எம்.எல் உடன் அடிப்படை கணினி பார்வை, தேர்வு ஆய்வு
கணிப்புகள் மற்றும் உண்மையான தரவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க, மாதிரியின் அளவுருக்களை TensorFlow எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது கணிப்புகள் மற்றும் உண்மையான தரவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க பல்வேறு தேர்வுமுறை அல்காரிதங்களை வழங்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் அளவுருக்களை மேம்படுத்தும் செயல்முறையானது, இழப்புச் செயல்பாட்டை வரையறுத்தல், ஒரு உகப்பாக்கியைத் தேர்ந்தெடுப்பது, மாறிகளை துவக்குதல் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் மேம்படுத்துதல் போன்ற பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது. முதலில்,
இயந்திர கற்றலில் இழப்பு செயல்பாட்டின் பங்கு என்ன?
இயந்திர கற்றலில் இழப்பு செயல்பாட்டின் பங்கு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதற்கான அளவீடாக செயல்படுகிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான பிரபலமான கட்டமைப்பான டென்சர்ஃப்ளோவின் சூழலில், இந்த மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் இழப்புச் செயல்பாடு ஒரு அடிப்படைப் பாத்திரத்தை வகிக்கிறது. இயந்திர கற்றலில்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ அறிமுகம், இயந்திர கற்றலின் அடிப்படைகள், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2