செயலைக் கணிக்க நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தும் போது, ஒவ்வொரு கேம் மறு செய்கையின் போதும் செயல் எவ்வாறு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது?
ஒவ்வொரு கேம் மறு செய்கையின் போதும், நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தி செயலைக் கணிக்கும்போது, நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டின் அடிப்படையில் செயல் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. நியூரல் நெட்வொர்க் விளையாட்டின் தற்போதைய நிலையை உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது மற்றும் சாத்தியமான செயல்களில் நிகழ்தகவு விநியோகத்தை உருவாக்குகிறது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட செயல் அதன் அடிப்படையில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், நெட்வொர்க் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
உயர் R-சதுர மதிப்பு தரவுக்கு மாதிரியின் பொருத்தத்தைப் பற்றி எதைக் குறிக்கிறது?
உயர் R-சதுர மதிப்பு, இயந்திர கற்றல் துறையில் உள்ள தரவுகளுக்கு ஒரு மாதிரியின் வலுவான பொருத்தத்தைக் குறிக்கிறது. R-ஸ்கொயர், நிர்ணய குணகம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது ஒரு புள்ளியியல் அளவீடு ஆகும், இது சார்பு மாறியில் உள்ள மாறுபாட்டின் விகிதத்தை அளவிடுகிறது, இது பின்னடைவு மாதிரியில் உள்ள சுயாதீன மாறிகளிலிருந்து கணிக்கப்படுகிறது. அது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், ஆர் ஸ்கொயர் கோட்பாடு, தேர்வு ஆய்வு
நேரியல் பின்னடைவில் உருவாக்கப்பட்ட மாதிரியின் அடிப்படையில் நாம் எவ்வாறு கணிப்புகளைச் செய்யலாம்?
நேரியல் பின்னடைவு என்பது ஒரு சார்பு மாறி மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை மாதிரியாக்குவதற்கு இயந்திரக் கற்றலில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். ஒரு நேரியல் பின்னடைவு மாதிரி உருவாக்கப்பட்டவுடன், புதிய உள்ளீட்டுத் தரவின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்ய இது பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த பதிலில், தயாரிப்பதில் உள்ள படிகளை ஆராய்வோம்
நேரியல் பின்னடைவில் ஒரு கோட்டின் சமன்பாடு என்ன, அது எவ்வாறு குறிப்பிடப்படுகிறது?
நேரியல் பின்னடைவில் ஒரு கோட்டின் சமன்பாடு ஒரு சார்பு மாறி மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவைக் குறிக்கிறது. இது ஒரு கணித மாதிரியாகும், இது சார்பு மாறியின் மதிப்புகளை சுயாதீன மாறிகளின் மதிப்புகளின் அடிப்படையில் மதிப்பிட அனுமதிக்கிறது. இயந்திர கற்றலின் சூழலில், நேரியல் பின்னடைவு என்பது a
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், சிறந்த பொருத்தம் சாய்வு நிரலாக்க, தேர்வு ஆய்வு
நேரியல் பின்னடைவில் y மதிப்புகளை கணிக்க m மற்றும் b இன் மதிப்புகளை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
லீனியர் பின்னடைவு என்பது தொடர்ச்சியான விளைவுகளைக் கணிக்க இயந்திரக் கற்றலில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். உள்ளீட்டு மாறிகள் மற்றும் இலக்கு மாறி இடையே நேரியல் உறவு இருக்கும்போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த சூழலில், m மற்றும் b இன் மதிப்புகள், முறையே சாய்வு மற்றும் இடைமறிப்பு என்றும் அறியப்படுகின்றன, கணிப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவைப் புரிந்துகொள்வது, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றலில் நேரியல் பின்னடைவின் நோக்கம் என்ன?
நேரியல் பின்னடைவு என்பது இயந்திர கற்றலில் ஒரு அடிப்படை நுட்பமாகும், இது மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்துகொள்வதிலும் கணிப்பதிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது பின்னடைவு பகுப்பாய்விற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது சார்பு மாறி மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை மாதிரியாக்குவதை உள்ளடக்கியது. இயந்திர கற்றலில் நேரியல் பின்னடைவின் நோக்கம் கணிப்பதாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவைப் புரிந்துகொள்வது, தேர்வு ஆய்வு
தொடர்ச்சியான வெளியீட்டு மாறிகளைக் கணிக்க பைத்தானில் பின்னடைவு மாதிரியை எவ்வாறு உருவாக்குவது?
தொடர்ச்சியான வெளியீட்டு மாறிகளை கணிக்க பைத்தானில் பின்னடைவு மாதிரியை உருவாக்க, இயந்திர கற்றல் துறையில் கிடைக்கும் பல்வேறு நூலகங்கள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். பின்னடைவு என்பது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும், இது உள்ளீட்டு மாறிகள் (அம்சங்கள்) மற்றும் தொடர்ச்சியான இலக்கு மாறி ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவை ஏற்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. 1. நூலகங்களை இறக்குமதி செய்தல்: முதலில், நாம் இறக்குமதி செய்ய வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு முன்கணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பு, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றலில் பின்னடைவு முன்னறிவிப்பு மற்றும் கணிப்பு ஆகியவற்றின் நோக்கம் என்ன?
இயந்திர கற்றலில், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், பின்னடைவு முன்னறிவிப்பு மற்றும் கணிப்பு ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. பின்னடைவு முன்னறிவிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பின் நோக்கம் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட உள்ளீட்டு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான இலக்கு மாறியை மதிப்பிடுவதும் கணிப்பதும் ஆகும். இந்த நுட்பம் நிதி, போன்ற பல்வேறு களங்களில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு முன்கணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பு, தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவில் லேபிளை எவ்வாறு வரையறுப்பது?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைத்தானுடன் இயந்திரக் கற்றலில், பின்னடைவு என்பது தொடர்ச்சியான எண் மதிப்புகளைக் கணிக்க பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். பின்னடைவின் சூழலில், ஒரு லேபிள் இலக்கு மாறி அல்லது நாம் கணிக்க முயற்சிக்கும் மாறியைக் குறிக்கிறது. இது சார்பு மாறி என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. லேபிள் குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்கள், தேர்வு ஆய்வு
பைதான் மூலம் இயந்திரக் கற்றலின் பின்னணியில் பின்னடைவு அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்கள் என்றால் என்ன?
பைத்தானுடன் இயந்திரக் கற்றலின் பின்னணியில், முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் பின்னடைவு அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. பின்னடைவு என்பது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் நுட்பமாகும், இது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட உள்ளீட்டு மாறிகளின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான விளைவு மாறியைக் கணிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. முன்கணிப்பாளர்கள் அல்லது சுயாதீன மாறிகள் எனப்படும் அம்சங்கள், உள்ளீட்டு மாறிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்கள், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2