TFlearn ஐ விட Keras சிறந்த ஆழமான கற்றல் TensorFlow நூலகமா?
Keras மற்றும் TFlearn ஆகியவை டென்சர்ஃப்ளோவின் மேல் கட்டப்பட்ட இரண்டு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகங்கள் ஆகும், இது கூகிள் உருவாக்கிய இயந்திர கற்றலுக்கான சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல நூலகமாகும். Keras மற்றும் TFlearn இரண்டும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டாலும், இரண்டிற்கும் இடையே வேறுபாடுகள் உள்ளன, அவை குறிப்பிட்டதைப் பொறுத்து ஒரு சிறந்த தேர்வாக இருக்கலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ ஆழமான கற்றல் நூலகம், TFLearn
TensorFlow இன் உயர் நிலை APIகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இது பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் APIகளை வழங்குகிறது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோ குறைந்த-நிலை மற்றும் உயர்-நிலை APIகளை வழங்குகிறது, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு நிலை சுருக்கம் மற்றும் சிக்கலான தன்மையை வழங்குகிறது. உயர்நிலை API களுக்கு வரும்போது, TensorFlow
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் - வரலாறு மற்றும் வன்பொருள்
Tensorflow 1 மற்றும் Tensorflow 2 பதிப்புகளுக்கு இடையே ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுதல் மற்றும் பயிற்சி அளிப்பதில் உள்ள முக்கிய வேறுபாடுகள் என்ன?
ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் வழங்கப்பட்ட அசல் குறியீடு TensorFlow 1 க்காக வடிவமைக்கப்பட்டது மற்றும் TensorFlow 2 உடன் வேலை செய்யாமல் போகலாம். TensorFlow இன் இந்த புதிய பதிப்பில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட சில மாற்றங்கள் மற்றும் புதுப்பிப்புகளால் இந்த முரண்பாடு ஏற்படுகிறது, இருப்பினும் இது விரிவாக விவரிக்கப்படும். TensorFlow உடன் நேரடியாக தொடர்புடைய தலைப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
டென்சர்ஃப்ளோவை நேரடியாகப் பயன்படுத்துவதை விட முதலில் கெராஸ் மாடலைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது, Keras மற்றும் TensorFlow இரண்டும் பிரபலமான கட்டமைப்புகள் ஆகும், அவை பலவிதமான செயல்பாடுகள் மற்றும் திறன்களை வழங்குகின்றன. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான நூலகமாக இருந்தாலும், கெராஸ் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. சில சந்தர்ப்பங்களில், அது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், மதிப்பீட்டாளர்களுடன் கெராஸை அளவிடுகிறது
அம்ச வரைபடங்களின் பரிமாணத்தைக் குறைக்க பூலிங் எவ்வாறு உதவுகிறது?
பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும், இது அம்ச வரைபடங்களின் பரிமாணத்தைக் குறைக்கிறது. உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து முக்கியமான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதிலும் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதிலும் இது முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. இந்த விளக்கத்தில், பூலிங் எவ்வாறு பரிமாணத்தைக் குறைக்க உதவுகிறது என்ற விவரங்களை ஆராய்வோம்
மாதிரி வரிசையின் அடிப்படையில் கற்றல் முறைகளிலிருந்து மாதிரியைத் தடுக்க பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
பயிற்சி மாதிரிகளின் வரிசையின் அடிப்படையில் கற்றல் முறைகளிலிருந்து ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைத் தடுக்க, பயிற்சித் தரவை மாற்றுவது அவசியம். தரவை மாற்றுவது, மாதிரிகள் வழங்கப்படும் வரிசையுடன் தொடர்புடைய சார்புகள் அல்லது சார்புகளை மாடல் கவனக்குறைவாகக் கற்றுக் கொள்ளாது என்பதை உறுதி செய்கிறது. இந்த பதிலில், நாம் பலவற்றை ஆராய்வோம்
Python, TensorFlow மற்றும் Keras ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலில் தரவை ஏற்ற மற்றும் முன் செயலாக்க தேவையான நூலகங்கள் என்ன?
Python, TensorFlow மற்றும் Keras ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலில் தரவை ஏற்ற மற்றும் முன்செயல்படுத்த, செயல்முறையை பெரிதும் எளிதாக்கும் தேவையான பல நூலகங்கள் உள்ளன. இந்த நூலகங்கள் தரவு ஏற்றுதல், முன் செயலாக்கம் மற்றும் கையாளுதலுக்கான பல்வேறு செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளுக்கு தங்கள் தரவை திறம்பட தயார் செய்ய உதவுகிறது. தரவுகளுக்கான அடிப்படை நூலகங்களில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தேதி, உங்கள் சொந்த தரவில் ஏற்றுகிறது, தேர்வு ஆய்வு
குறியீடு துணுக்கில் பயன்படுத்தப்படும் இரண்டு கால்பேக்குகள் என்ன, ஒவ்வொரு அழைப்பின் நோக்கம் என்ன?
கொடுக்கப்பட்ட குறியீடு துணுக்கில், "மாடல் செக்பாயிண்ட்" மற்றும் "ஏர்லி ஸ்டாப்பிங்" ஆகிய இரண்டு கால்பேக்குகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கிரிப்டோகரன்சி கணிப்புக்கான தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க் (RNN) மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் சூழலில் ஒவ்வொரு அழைப்பும் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. பயிற்சியின் போது சிறந்த மாடலைச் சேமிக்க "ModelCheckpoint" கால்பேக் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஒரு குறிப்பிட்ட அளவீட்டைக் கண்காணிக்க அனுமதிக்கிறது,
Python, TensorFlow மற்றும் Keras ஆகியவற்றில் ஒரு தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க் (RNN) மாதிரியை உருவாக்க இறக்குமதி செய்ய வேண்டிய தேவையான நூலகங்கள் யாவை?
கிரிப்டோகரன்சி விலைகளைக் கணிக்கும் நோக்கத்திற்காக டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸைப் பயன்படுத்தி பைத்தானில் மீண்டும் மீண்டும் வரும் நியூரல் நெட்வொர்க் (ஆர்என்என்) மாதிரியை உருவாக்க, தேவையான செயல்பாடுகளை வழங்கும் பல நூலகங்களை நாம் இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். இந்த நூலகங்கள் RNNகளுடன் பணிபுரியவும், தரவு செயலாக்கம் மற்றும் கையாளுதல்களைக் கையாளவும், கணித செயல்பாடுகளைச் செய்யவும், முடிவுகளைக் காட்சிப்படுத்தவும் உதவுகிறது. இந்த பதிலில்,
வரிசைகள் மற்றும் லேபிள்களை உருவாக்கிய பிறகு, வரிசை தரவு பட்டியலை மாற்றுவதன் நோக்கம் என்ன?
வரிசைகள் மற்றும் லேபிள்களை உருவாக்கிய பிறகு, வரிசைமுறை தரவுப் பட்டியலை மாற்றுவது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் ஆகியவற்றுடன் மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (RNNs) களத்தில் ஆழ்ந்த கற்றலின் பின்னணியில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. இயல்பாக்குதல் மற்றும் உருவாக்குதல் போன்ற பணிகளைக் கையாளும் போது இந்த நடைமுறை குறிப்பாக பொருத்தமானது