கிரிப்டோகரன்சி கணிப்பின் பின்னணியில் தொடர்ச்சியான தரவுகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள சவால்கள் என்ன?
கிரிப்டோகரன்சி கணிப்பின் பின்னணியில் தொடர்ச்சியான தரவுகளுடன் பணிபுரிவது துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு பல சவால்களை எதிர்கொள்ள வேண்டும். இந்தத் துறையில், செயற்கை நுண்ணறிவு நுட்பங்கள், குறிப்பாக தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் (RNNs) ஆழ்ந்த கற்றல், நம்பிக்கைக்குரிய முடிவுகளைக் காட்டியுள்ளன. இருப்பினும், கிரிப்டோகரன்சி தரவின் தனித்துவமான பண்புகள் குறிப்பிட்ட சிரமங்களை அறிமுகப்படுத்துகின்றன
நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் பங்கு என்ன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, நெட்வொர்க்கில் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்தி, தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான உறவுகளைக் கற்றுக் கொள்ளவும் மாதிரி செய்யவும் உதவுகிறது. இந்த பதிலில், ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் முக்கியத்துவத்தை ஆராய்வோம், அவற்றின் பண்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை விளக்குவதற்கு எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குவோம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, நரம்பியல் பிணைய மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கில் உள்ள மதிப்புகளை "relu" செயல்படுத்தும் செயல்பாடு எவ்வாறு வடிகட்டுகிறது?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பில் மதிப்புகளை வடிகட்டுவதில் "relu" செயல்படுத்தும் செயல்பாடு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. "ரெலு" என்பது ரெக்டிஃபைட் லீனியர் யூனிட்டைக் குறிக்கிறது, மேலும் இது அதன் எளிமை மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளில் ஒன்றாகும். relu செயல்பாடு மதிப்புகளை வடிகட்டுகிறது