பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் பல படங்களின் விஷயத்தில் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) பயன்படுத்தப்படுமா, ஏற்கனவே உள்ள படங்களின் அடிப்படையில் புதிய படங்களை உருவாக்குமா?
நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) என்பது கூகுளால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது நிலையான அம்ச உள்ளீடுகளுடன் கட்டமைக்கப்பட்ட சிக்னல்களைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த கட்டமைப்பானது, மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு மேம்படுத்தக்கூடிய தரவு உள்ளார்ந்த கட்டமைப்பைக் கொண்டிருக்கும் சூழ்நிலைகளில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். கொண்ட சூழலில்
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
TensorFlow என்றால் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. டென்சர்ஃப்ளோ குறிப்பாக அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றிற்காக அறியப்படுகிறது, இது இருவருக்கும் பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரானை சுடுகிறதா இல்லையா?
செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஒரு நியூரான் செயல்படுத்தப்பட வேண்டுமா இல்லையா என்பதை தீர்மானிப்பதில் முக்கிய அங்கமாக செயல்படுகிறது. செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் கருத்து உண்மையில் மனித மூளையில் நியூரான்களின் துப்பாக்கிச் சூடு போன்றது. மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரான் எரிகிறது அல்லது செயலற்ற நிலையில் உள்ளது
PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
PyTorch மற்றும் NumPy இரண்டும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகங்கள். இரண்டு நூலகங்களும் எண் கணக்கீடுகளுக்கான செயல்பாடுகளை வழங்கினாலும், அவற்றுக்கிடையே குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகள் உள்ளன, குறிப்பாக GPU இல் இயங்கும் கணக்கீடுகள் மற்றும் அவை வழங்கும் கூடுதல் செயல்பாடுகள். NumPy ஒரு அடிப்படை நூலகம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
PyTorch ஐ GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
PyTorch ஆனது GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிடலாம். PyTorch என்பது ஃபேஸ்புக்கின் AI ஆராய்ச்சி ஆய்வகத்தால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் மாறும் கணக்கீட்டு வரைபட அமைப்பை வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்கு இது மிகவும் பொருத்தமானது. NumPy, மறுபுறம், விஞ்ஞானத்திற்கான ஒரு அடிப்படை தொகுப்பு ஆகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், வகைப்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பல போன்ற பணிகளுக்கான அடிப்படை கருவிகளாகும். ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டைப் பற்றி விவாதிக்கும் போது, வகுப்புகளுக்கு இடையே ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தின் கருத்தை புரிந்துகொள்வது முக்கியம். என்று அறிக்கை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
PyTorchல் பல GPU களில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது எளிமையான செயல் அல்ல, ஆனால் பயிற்சி நேரத்தை விரைவுபடுத்துதல் மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுதல் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். PyTorch, ஒரு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாக இருப்பதால், பல GPUகளில் கணக்கீடுகளை விநியோகிப்பதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இருப்பினும், பல GPUகளை அமைத்தல் மற்றும் திறம்பட பயன்படுத்துதல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உண்மையில் கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிடலாம். இந்த ஒப்பீட்டைப் புரிந்து கொள்ள, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைக் கருத்துக்கள் மற்றும் ஒரு மாதிரியில் அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் இருப்பதன் தாக்கங்களை நாம் ஆராய வேண்டும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் ஒரு வகுப்பாகும்
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சூழலில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகமான TensorFlow இல், ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளால் எளிதாக செயலாக்கக்கூடிய வடிவத்தில் வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவைக் குறிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு முறையாகும். இல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ ஆழமான கற்றல் நூலகம், TFLearn