டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியில் உள்ள அவுட்புட் லேயருக்கும் மறைக்கப்பட்ட லேயர்களுக்கும் என்ன வித்தியாசம்?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள நியூரல் நெட்வொர்க் மாடலில் உள்ள வெளியீட்டு அடுக்கு மற்றும் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் தனித்தனியான நோக்கங்களுக்கு சேவை செய்கின்றன மற்றும் வெவ்வேறு குணாதிசயங்களைக் கொண்டுள்ளன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறம்பட வடிவமைப்பதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் இந்த அடுக்குகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. வெளியீட்டு அடுக்கு என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் இறுதி அடுக்கு ஆகும், இது விரும்பிய வெளியீட்டை உருவாக்குவதற்கு பொறுப்பாகும் அல்லது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, நரம்பியல் பிணைய மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியில் வெளியீடு அடுக்கில் உள்ள சார்புகளின் எண்ணிக்கை எவ்வாறு தீர்மானிக்கப்படுகிறது?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியில், வெளியீட்டு அடுக்கில் உள்ள சார்புகளின் எண்ணிக்கை வெளியீட்டு அடுக்கில் உள்ள நியூரான்களின் எண்ணிக்கையால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. வெளியீட்டு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானும் அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் கட்டுப்பாட்டின் அளவை அறிமுகப்படுத்த, அதன் எடையுள்ள உள்ளீடுகளில் ஒரு சார்பு சொல் சேர்க்கப்பட வேண்டும்.
ஆடம் ஆப்டிமைசர் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
ஆடம் ஆப்டிமைசர் என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் பயன்படுத்தப்படும் பிரபலமான தேர்வுமுறை அல்காரிதம் ஆகும். இது அடாக்ராட் மற்றும் ஆர்எம்எஸ்ராப் அல்காரிதம்கள் என இரண்டு மற்ற தேர்வுமுறை முறைகளின் நன்மைகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. இரண்டு அல்காரிதம்களின் நன்மைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஆடம் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் எடைகள் மற்றும் சார்புகளை மேம்படுத்துவதற்கான திறமையான மற்றும் பயனுள்ள அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. புரிந்துகொள்வதற்கு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, நரம்பியல் பிணைய மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் பங்கு என்ன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, நெட்வொர்க்கில் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்தி, தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான உறவுகளைக் கற்றுக் கொள்ளவும் மாதிரி செய்யவும் உதவுகிறது. இந்த பதிலில், ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் முக்கியத்துவத்தை ஆராய்வோம், அவற்றின் பண்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை விளக்குவதற்கு எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குவோம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, நரம்பியல் பிணைய மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow உடன் ஆழ்ந்த கற்றலில் MNIST தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
MNIST தரவுத்தொகுப்பு அதன் குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்புகள் மற்றும் செயற்கையான மதிப்பின் காரணமாக TensorFlow உடன் ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மாற்றியமைக்கப்பட்ட தேசிய தரநிலைகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப நிறுவனத்தைக் குறிக்கும் MNIST என்பது கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்களின் தொகுப்பாகும், இது பல்வேறு இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும் ஒப்பிடுவதற்கும் ஒரு அளவுகோலாக செயல்படுகிறது.