PyTorch இல் உள்ள நரம்பியல் நெட்வொர்க் மூலம் தரவு எவ்வாறு பாய்கிறது மற்றும் முன்னோக்கி முறையின் நோக்கம் என்ன?
PyTorch இல் உள்ள ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மூலம் தரவு ஓட்டம் பல படிகளை உள்ளடக்கிய ஒரு குறிப்பிட்ட முறையைப் பின்பற்றுகிறது. இந்த செயல்முறையைப் புரிந்துகொள்வது பயனுள்ள நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் முக்கியமானது. PyTorch இல், இந்த தரவு ஓட்டத்தில் முன்னோக்கி முறை முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, ஏனெனில் உள்ளீட்டு தரவு எவ்வாறு செயலாக்கப்படுகிறது மற்றும் மாற்றப்படுகிறது என்பதை இது வரையறுக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க், நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
PyTorch இல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளை எவ்வாறு வரையறுப்பது?
முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள், அடர்த்தியான அடுக்குகள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன, இது PyTorch இல் உள்ள நரம்பியல் வலையமைப்பின் இன்றியமையாத அங்கமாகும். கற்றல் மற்றும் கணிப்புகளை உருவாக்கும் செயல்பாட்டில் இந்த அடுக்குகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த பதிலில், முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளை வரையறுப்போம் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் சூழலில் அவற்றின் முக்கியத்துவத்தை விளக்குவோம். ஏ
Python மற்றும் PyTorch ஐப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கும்போது நாம் எந்த நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும்?
Python மற்றும் PyTorch ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கும்போது, ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகளை திறம்பட செயல்படுத்த, இறக்குமதி செய்ய வேண்டிய பல நூலகங்கள் உள்ளன. இந்த நூலகங்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்க மற்றும் பயிற்சி செய்வதை எளிதாக்கும் பரந்த அளவிலான செயல்பாடுகள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகின்றன. இந்த பதிலில், முக்கிய நூலகங்களைப் பற்றி விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க், நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோ போன்ற மற்ற ஆழமான கற்றல் நூலகங்களில் இருந்து PyTorch எவ்வாறு பயன்படுத்த எளிதானது மற்றும் வேகத்தின் அடிப்படையில் வேறுபடுகிறது?
PyTorch மற்றும் TensorFlow இரண்டு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகங்கள் ஆகும், அவை செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் குறிப்பிடத்தக்க இழுவைப் பெற்றுள்ளன. இரண்டு நூலகங்களும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகின்றன, அவை பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் வேகத்தின் அடிப்படையில் வேறுபடுகின்றன. இந்த பதிலில், இந்த வேறுபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம். எளிமை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
GCP இல் PyTorch ஆதரவை மேம்படுத்த Google மற்றும் PyTorch குழு இடையே என்ன ஒத்துழைப்பு நடக்கிறது?
கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மில் (ஜிசிபி) பைடார்ச் ஆதரவை மேம்படுத்த Google மற்றும் PyTorch குழு இணைந்து செயல்பட்டு வருகின்றன. GCP இல் இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு PyTorch ஐப் பயன்படுத்தும் போது பயனர்களுக்கு தடையற்ற மற்றும் உகந்த அனுபவத்தை வழங்குவதை இந்த ஒத்துழைப்பு நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இந்த பதிலில், PyTorch இன் ஒருங்கிணைப்பு உட்பட, இந்த ஒத்துழைப்பின் பல்வேறு அம்சங்களை ஆராய்வோம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், GCP இல் பைடோர்ச், தேர்வு ஆய்வு
GCP இல் ஆழ்ந்த கற்றல் மெய்நிகர் இயந்திரங்கள் என்ன, அவை என்ன கொண்டு வருகின்றன?
கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மில் (ஜிசிபி) உள்ள ஆழ்ந்த கற்றல் மெய்நிகர் இயந்திரங்கள் (விஎம்கள்) ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை விரைவுபடுத்த வடிவமைக்கப்பட்ட சிறப்பு கணினி நிகழ்வுகளாகும். இந்த VMகள் தடையற்ற மற்றும் திறமையான ஆழமான கற்றல் அனுபவத்தை வழங்க பலவிதமான மென்பொருள் மற்றும் வன்பொருள் மேம்படுத்தல்களுடன் முன்பே கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளன. GCP இல் உள்ள ஆழமான கற்றல் VMகள் ஒரு உடன் வருகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், GCP இல் பைடோர்ச், தேர்வு ஆய்வு
எந்த நிறுவல் அல்லது அமைப்பு இல்லாமல் PyTorch ஐ இயக்க நீங்கள் என்ன தளங்களைப் பயன்படுத்தலாம்?
PyTorch என்பது Facebook இன் AI ஆராய்ச்சி ஆய்வகத்தால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் இது ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் திறமையான தளத்தை வழங்குகிறது. PyTorch பொதுவாக ஒரு உள்ளூர் இயந்திரம் அல்லது சேவையகத்தில் நிறுவல் மற்றும் அமைவு தேவைப்படும் போது, எந்த நிறுவலும் இல்லாமல் PyTorch ஐ இயக்க அனுமதிக்கும் தளங்கள் உள்ளன.
கூகுள் கம்ப்யூட் எஞ்சினில் உள்ள ஆழமான கற்றல் VM படங்கள் இயந்திர கற்றல் சூழலை எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது?
Google Compute Engine (GCE) இல் உள்ள ஆழமான கற்றல் VM படங்கள், ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளுக்கு இயந்திர கற்றல் சூழலை அமைப்பதற்கான எளிமையான மற்றும் திறமையான வழியை வழங்குகிறது. இந்த முன் கட்டமைக்கப்பட்ட மெய்நிகர் இயந்திரம் (VM) படங்கள் ஒரு விரிவான மென்பொருள் அடுக்கை வழங்குகின்றன, இதில் ஆழ்ந்த கற்றலுக்குத் தேவையான அனைத்து தேவையான கருவிகள் மற்றும் நூலகங்கள் உள்ளன, கைமுறை நிறுவலின் தேவையை நீக்குகிறது.