நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்கள் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதிலும் தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதிலும் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த வழிமுறைகள் மனித மூளையின் கட்டமைப்பால் ஈர்க்கப்பட்ட கணுக்களின் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கின்றன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறம்பட பயிற்றுவிக்கவும் பயன்படுத்தவும், பல முக்கிய அளவுருக்கள் அவசியம்
DNN இல் அதிக முனைகளைச் சேர்ப்பதால் ஏற்படும் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் என்ன?
டீப் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (டிஎன்என்) அதிக முனைகளைச் சேர்ப்பது நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் இரண்டையும் கொண்டிருக்கலாம். இவற்றைப் புரிந்து கொள்வதற்கு, DNNகள் என்றால் என்ன, அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை தெளிவாகப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். டிஎன்என்கள் என்பது ஒரு வகையான செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு ஆகும், அவை அதன் அமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
AI இல் எடைகள் மற்றும் சார்புகள் என்ன?
எடைகள் மற்றும் சார்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் களத்தில் அடிப்படை கருத்துக்கள். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி மற்றும் செயல்பாட்டில் அவை முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. எடைகள் மற்றும் சார்புகள் பற்றிய விரிவான விளக்கம் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது, அவற்றின் முக்கியத்துவம் மற்றும் அவை இயந்திரத்தின் சூழலில் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
கொடுக்கப்பட்ட குறியீடு துணுக்கில் மாதிரியில் எத்தனை அடர்த்தியான அடுக்குகள் சேர்க்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் ஒவ்வொரு அடுக்கின் நோக்கம் என்ன?
கொடுக்கப்பட்ட குறியீடு துணுக்கில், மாதிரியில் மூன்று அடர்த்தியான அடுக்குகள் சேர்க்கப்பட்டுள்ளன. கிரிப்டோகரன்சி-முன்கணிப்பு RNN மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் முன்கணிப்பு திறன்களை மேம்படுத்துவதில் ஒவ்வொரு அடுக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. தரவுகளில் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்தவும் சிக்கலான வடிவங்களைப் பிடிக்கவும் மீண்டும் மீண்டும் வரும் அடுக்குக்குப் பிறகு முதல் அடர்த்தியான அடுக்கு சேர்க்கப்படுகிறது. இது
தேர்வுமுறை அல்காரிதம் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பின் தேர்வு ஆழமான கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறன் பல்வேறு காரணிகளால் பாதிக்கப்படுகிறது, இதில் தேர்வுமுறை அல்காரிதம் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பின் தேர்வு ஆகியவை அடங்கும். இந்த இரண்டு கூறுகளும் மாதிரியின் திறனைத் தீர்மானிப்பதில் முக்கியப் பங்காற்றுகின்றன. இந்த பதிலில், தேர்வுமுறை அல்காரிதம்கள் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகளின் தாக்கத்தை ஆராய்வோம்.
ஆழ்ந்த கற்றல் என்றால் என்ன, அது இயந்திரக் கற்றலுடன் எவ்வாறு தொடர்புடையது?
ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைத் துறையாகும், இது செயற்கையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் கவனம் செலுத்துகிறது. தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை மாடலிங் செய்வதற்கும் புரிந்துகொள்வதற்கும் இது ஒரு சக்திவாய்ந்த அணுகுமுறையாகும். இந்த பதிலில், ஆழ்ந்த கற்றலின் கருத்து, இயந்திர கற்றலுடன் அதன் தொடர்பு மற்றும் தி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
பல LSTM அடுக்குகளை அடுக்கி வைக்கும் போது "return_sequences" அளவுருவை உண்மையாக அமைப்பதன் முக்கியத்துவம் என்ன?
TensorFlow உடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) பல LSTM அடுக்குகளை அடுக்கி வைக்கும் சூழலில் "return_sequences" அளவுருவானது உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து வரிசையான தகவலைப் படம்பிடித்து பாதுகாப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. சரி என அமைக்கப்படும் போது, இந்த அளவுரு LSTM லேயரை கடைசியாக விட வெளியீடுகளின் முழு வரிசையையும் திரும்பப் பெற அனுமதிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், என்.எல்.பி.க்கு நீண்ட கால நினைவகம், தேர்வு ஆய்வு
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் அடிப்படை கட்டுமானத் தொகுதிகள் யாவை?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) என்பது ஒரு வகை செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது கணினி பார்வை துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. படங்கள் மற்றும் வீடியோக்கள் போன்ற காட்சி தரவை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய இது குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படத்தைப் பிரித்தல் உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளில் CNNகள் மிகவும் வெற்றி பெற்றுள்ளன. அடிப்படை
எடுத்துக்காட்டில் கெராஸ் மாதிரியின் அடுக்குகளில் பயன்படுத்தப்படும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் கெராஸ் மாதிரியின் கொடுக்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டில், அடுக்குகளில் பல செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் அவை நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகின்றன, சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் நெட்வொர்க்கை செயல்படுத்துகிறது. Keras இல், ஒவ்வொன்றிற்கும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளை குறிப்பிடலாம்
DNN வகைப்படுத்தியில் என்ன கூடுதல் அளவுருக்கள் தனிப்பயனாக்கப்படலாம், மேலும் அவை ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பை எவ்வாறு நன்றாகச் சரிப்படுத்த உதவுகின்றன?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லெர்னிங்கில் உள்ள DNN வகைப்படுத்தி, ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை நன்றாக மாற்ற தனிப்பயனாக்கக்கூடிய கூடுதல் அளவுருக்களை வழங்குகிறது. இந்த அளவுருக்கள் மாதிரியின் பல்வேறு அம்சங்களில் கட்டுப்பாட்டை வழங்குகின்றன, பயனர்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் குறிப்பிட்ட தேவைகளை நிவர்த்தி செய்யவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த பதிலில், சில முக்கிய அளவுருக்கள் மற்றும் சிலவற்றை ஆராய்வோம்