திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) செயல்பாட்டில் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும். CNNகளில், துல்லியமான வகைப்படுத்தலை எளிதாக்க, உள்ளீட்டுப் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதை அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை உள்ளடக்குகிறது. படங்களின் மூல பிக்சல் மதிப்புகள் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கு நேரடியாகப் பொருந்தாததால் இந்த செயல்முறை அவசியம். மூலம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல்
TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
TensorFlow Keras Tokenizer API ஆனது, நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் ப்ராசஸிங் (NLP) பணிகளில் முக்கியமான படியான உரைத் தரவை திறமையான டோக்கனைசேஷன் செய்ய அனுமதிக்கிறது. TensorFlow Keras இல் டோக்கனைசர் நிகழ்வை உள்ளமைக்கும்போது, அமைக்கக்கூடிய அளவுருக்களில் ஒன்று `num_words` அளவுருவாகும், இது அதிர்வெண்ணின் அடிப்படையில் வைத்திருக்க வேண்டிய அதிகபட்ச சொற்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிப்பிடுகிறது.
TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
TensorFlow Keras Tokenizer API ஆனது உரையின் கார்பஸில் அடிக்கடி வரும் சொற்களைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படலாம். டோக்கனைசேஷன் என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) ஒரு அடிப்படை படியாகும், இது மேலும் செயலாக்கத்தை எளிதாக்குவதற்கு உரையை சிறிய அலகுகளாக, பொதுவாக சொற்கள் அல்லது துணை வார்த்தைகளாக உடைப்பதை உள்ளடக்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள டோக்கனைசர் ஏபிஐ திறமையான டோக்கனைசேஷனை அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், டோக்கனைசேஷன்
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் (என்எஸ்எல்) பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஒரு ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குவதில் உண்மையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. NSL என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை பயிற்சி செயல்முறையில் ஒருங்கிணைக்கிறது, அம்சத் தரவு மற்றும் வரைபடத் தரவு இரண்டையும் மேம்படுத்துவதன் மூலம் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. பயன்படுத்துவதன் மூலம்
டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் (என்எஸ்எல்) பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்பது இயற்கையான வரைபடங்களுடன் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்தும் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். NSL இல், பேக் அண்டை நாடுகளின் API ஆனது வரைபட அமைப்பில் அண்டை முனைகளில் இருந்து தகவல்களைத் திரட்டுவதன் மூலம் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை உருவாக்க உதவுகிறது. வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைக் கையாளும் போது இந்த API குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், இயற்கை வரைபடங்களுடன் பயிற்சி
நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள கட்டமைப்பு உள்ளீடு ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சியை முறைப்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படுமா?
நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) என்பது டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஒரு கட்டமைப்பாகும், இது நிலையான அம்ச உள்ளீடுகளுடன் கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகளைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகளை வரைபடங்களாகக் குறிப்பிடலாம், அங்கு முனைகள் நிகழ்வுகளுக்கு ஒத்திருக்கும் மற்றும் விளிம்புகள் அவற்றுக்கிடையேயான உறவுகளைப் பிடிக்கும். இந்த வரைபடங்கள் பல்வேறு வகையான குறியாக்கம் செய்ய பயன்படுத்தப்படலாம்
இயற்கை வரைபடங்களில் இணை நிகழ்வு வரைபடங்கள், மேற்கோள் வரைபடங்கள் அல்லது உரை வரைபடங்கள் உள்ளதா?
இயற்கை வரைபடங்கள் பல்வேறு நிஜ உலகக் காட்சிகளில் உள்ள நிறுவனங்களுக்கிடையேயான உறவுகளை மாதிரியாகக் கொண்ட பல்வேறு வகையான வரைபடக் கட்டமைப்புகளை உள்ளடக்கியது. இணை நிகழ்வு வரைபடங்கள், மேற்கோள் வரைபடங்கள் மற்றும் உரை வரைபடங்கள் அனைத்தும் பல்வேறு வகையான உறவுகளைப் பிடிக்கும் இயற்கை வரைபடங்களின் எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இணை நிகழ்வு வரைபடங்கள் இணை நிகழ்வைக் குறிக்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், இயற்கை வரைபடங்களுடன் பயிற்சி
ஆண்ட்ராய்டுக்கான டென்சர்ஃப்ளோ லைட் அனுமானத்திற்கு மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகிறதா அல்லது பயிற்சிக்கும் பயன்படுத்தலாமா?
Android க்கான TensorFlow Lite என்பது மொபைல் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட டென்சர்ஃப்ளோவின் இலகுரக பதிப்பாகும். அனுமானப் பணிகளை திறம்படச் செய்ய மொபைல் சாதனங்களில் முன் பயிற்சி பெற்ற இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை இயக்குவதற்கு இது முதன்மையாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ லைட் மொபைல் பிளாட்ஃபார்ம்களுக்கு உகந்ததாக உள்ளது மற்றும் குறைந்த லேட்டன்சி மற்றும் சிறிய பைனரி அளவை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், புரோகிராமிங் டென்சர்ஃப்ளோ, Android க்கான டென்சர்ஃப்ளோ லைட்
உறைந்த வரைபடத்தின் பயன்பாடு என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவின் சூழலில் உறைந்த வரைபடம் என்பது முழுமையாகப் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட ஒரு மாடலைக் குறிக்கிறது, பின்னர் மாடல் கட்டிடக்கலை மற்றும் பயிற்சி பெற்ற எடைகள் இரண்டையும் கொண்ட ஒரு கோப்பாக சேமிக்கப்படுகிறது. இந்த உறைந்த வரைபடமானது அசல் மாதிரி வரையறை அல்லது அணுகல் தேவையில்லாமல் பல்வேறு தளங்களில் அனுமானத்திற்காக பயன்படுத்தப்படலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், புரோகிராமிங் டென்சர்ஃப்ளோ, டென்சர்ஃப்ளோ லைட்டை அறிமுகப்படுத்துகிறது