ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) மறைக்கப்பட்ட வாதமாக வழங்கப்பட்ட வரிசையை மாற்றுவதன் மூலம், தனித்தனி அடுக்குகளில் உள்ள அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் முனைகளின் எண்ணிக்கையை ஒருவர் எளிதாகக் கட்டுப்படுத்த முடியுமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (DNNகள்), ஒவ்வொரு அடுக்குக்குள்ளும் உள்ள அடுக்குகள் மற்றும் முனைகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்தும் திறன் மாதிரி கட்டமைப்பு தனிப்பயனாக்கலின் அடிப்படை அம்சமாகும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில் DNNகளுடன் பணிபுரியும் போது, மறைக்கப்பட்ட வாதமாக வழங்கப்படும் வரிசை முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சியின் போது வேண்டுமென்றே இல்லாமல் ஏமாற்றுவதை எவ்வாறு தடுக்கலாம்?
ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சியின் போது தற்செயலாக ஏமாற்றுவதைத் தடுப்பது, மாதிரியின் செயல்திறனின் நேர்மை மற்றும் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்துவதற்கு முக்கியமானது. மாடல் கவனக்குறைவாக பயிற்சித் தரவில் உள்ள சார்புகள் அல்லது கலைப்பொருட்களை சுரண்டக் கற்றுக் கொள்ளும்போது தற்செயலாக ஏமாற்றுதல் ஏற்படலாம், இது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த சிக்கலைத் தீர்க்க, பல உத்திகளைக் கையாளலாம்
M Ness தரவுத்தொகுப்பிற்கு வழங்கப்பட்ட குறியீட்டை டென்சர்ஃப்ளோவில் நமது சொந்தத் தரவைப் பயன்படுத்த எப்படி மாற்றலாம்?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உங்கள் சொந்த தரவைப் பயன்படுத்த M Ness தரவுத்தொகுப்புக்கு வழங்கப்பட்ட குறியீட்டை மாற்ற, நீங்கள் தொடர்ச்சியான படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்தப் படிகளில் உங்கள் தரவைத் தயாரிப்பது, மாதிரிக் கட்டமைப்பை வரையறுப்பது மற்றும் உங்கள் தரவின் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் சோதனை செய்தல் ஆகியவை அடங்கும். 1. உங்கள் தரவைத் தயாரித்தல்: – உங்கள் சொந்த தரவுத்தொகுப்பைச் சேகரிப்பதன் மூலம் தொடங்கவும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, தரவில் பயிற்சி மற்றும் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவது என்பது பல்வேறு காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டிய ஒரு சிக்கலான பணியாகும். இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகளை நாங்கள் ஆராய்வோம், உயர்-நிலை APIகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் சுத்திகரிப்பதற்குமான நுட்பங்களில் கவனம் செலுத்துவோம். 1. தரவு முன் செயலாக்கம்: அடிப்படை படிகளில் ஒன்று
கட்டிடக்கலை மற்றும் செயல்திறன் அடிப்படையில் அடிப்படை, சிறிய மற்றும் பெரிய மாதிரிகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
கட்டிடக்கலை மற்றும் செயல்திறன் அடிப்படையில் அடிப்படை, சிறிய மற்றும் பெரிய மாதிரிகள் இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் ஒவ்வொரு மாதிரியிலும் பயன்படுத்தப்படும் அடுக்குகள், அலகுகள் மற்றும் அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையில் உள்ள மாறுபாடுகளுக்கு காரணமாக இருக்கலாம். பொதுவாக, ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் கட்டமைப்பு அதன் அடுக்குகளின் அமைப்பு மற்றும் ஏற்பாட்டைக் குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் செயல்திறன் எவ்வாறு குறிக்கிறது
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (என்எஸ்எல்) மாதிரியை உருவாக்குவது பல படிகளை உள்ளடக்கியது, அவை ஒவ்வொன்றும் ஒரு வலுவான மற்றும் துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்குவதில் முக்கியமானவை. இந்த விளக்கத்தில், அத்தகைய மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான விரிவான செயல்முறையை நாங்கள் ஆராய்வோம், ஒவ்வொரு அடியையும் பற்றிய விரிவான புரிதலை வழங்குவோம். படி 1: தரவு தயாரிப்பு முதல் படி சேகரிப்பு மற்றும்
ஆழமான நியூரல் நெட்வொர்க் (டிஎன்என்) வகைப்படுத்திக்கு மாறுவதன் மூலம் எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம்?
ஃபேஷனில் இயந்திரக் கற்றல் பயன்பாட்டுத் துறையில் ஆழமான நியூரல் நெட்வொர்க் (டிஎன்என்) வகைப்படுத்திக்கு மாறுவதன் மூலம் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த, பல முக்கிய படிகளை எடுக்கலாம். பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் பிரித்தல் போன்ற கணினி பார்வை பணிகள் உட்பட பல்வேறு களங்களில் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பெரும் வெற்றியைக் காட்டியுள்ளன. மூலம்