TFlearn ஐ விட கெராஸ் சிறந்த தீர்வா?
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
பேச்சுக்கு உரை
Text-to-speech (TTS) என்பது உரையை பேச்சு மொழியாக மாற்றும் தொழில்நுட்பமாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் கூகுள் கிளவுட் மெஷின் கற்றலின் சூழலில், பயனர் அனுபவத்தையும் அணுகலையும் மேம்படுத்துவதில் TTS முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம், TTS அமைப்புகள் எழுதப்பட்ட உரையிலிருந்து மனிதனைப் போன்ற பேச்சை உருவாக்க முடியும், இது பயன்பாடுகள் பேசுவதன் மூலம் பயனர்களுடன் தொடர்பு கொள்ள உதவுகிறது.
நடைமுறையில் மிருகத்தனமான தாக்குதல்களுக்கு எதிராக நாம் எவ்வாறு பாதுகாக்க முடியும்?
இணைய பயன்பாடுகளின் பாதுகாப்பை பராமரிப்பதில் மிருகத்தனமான தாக்குதல்களுக்கு எதிராக பாதுகாப்பது மிகவும் முக்கியமானது. ப்ரூட் ஃபோர்ஸ் தாக்குதல்கள் ஒரு கணினியில் அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைப் பெறுவதற்கு பல பயனர்பெயர்கள் மற்றும் கடவுச்சொற்களின் சேர்க்கைகளை முயற்சிப்பதை உள்ளடக்கியது. இந்த தாக்குதல்கள் தானியங்கு செய்யப்படலாம், அவை குறிப்பாக ஆபத்தானவை. நடைமுறையில், முரட்டுத்தனத்திலிருந்து பாதுகாக்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல உத்திகள் உள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட சைபர், EITC/IS/WAPT வலை பயன்பாடுகள் ஊடுருவல் சோதனை, மிருகத்தனமான சோதனை, பர்ப் சூட் மூலம் ப்ரூட் ஃபோர்ஸ் சோதனை
TensorFlow 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிறகு, அமர்வுகள் நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படாது. அவற்றைப் பயன்படுத்த ஏதேனும் காரணம் உள்ளதா?
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிந்தைய பதிப்புகளில், டென்சர்ஃப்ளோவின் முந்தைய பதிப்புகளில் ஒரு அடிப்படை அங்கமாக இருந்த அமர்வுகளின் கருத்து நிராகரிக்கப்பட்டது. டென்சர்ஃப்ளோ 1.x இல் கிராஃப்கள் அல்லது கிராஃப்களின் பகுதிகளை இயக்க அமர்வுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன, இது எப்போது மற்றும் எங்கு கணக்கீடு நிகழ்கிறது என்பதைக் கட்டுப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இருப்பினும், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அறிமுகத்துடன், ஆவலுடன் செயல்படுத்தப்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்
டென்சர் தயாரிப்பு தொடர்பாக குவாண்டம் சிக்கிய நிலைகளை அவற்றின் சூப்பர் பொசிஷன்களில் பிரிக்க முடியுமா?
குவாண்டம் இயக்கவியலில், சிக்கல் என்பது இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட துகள்கள் இணைக்கப்படும் ஒரு நிகழ்வாகும், இதனால் ஒரு துகள் பெரிய தூரத்தால் பிரிக்கப்பட்டாலும், ஒரு துகளின் நிலையை மற்றவற்றின் நிலையிலிருந்து சுயாதீனமாக விவரிக்க முடியாது. இந்த நிகழ்வு அதன் கிளாசிக்கல் அல்லாத காரணத்தால் மிகுந்த ஆர்வத்திற்கு உட்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட குவாண்டம் தகவல், EITC/QI/QIF குவாண்டம் தகவல் அடிப்படைகள், குவாண்டம் சிக்கல், பின்னல்
குவாண்டம் அமைப்பு அதன் சுற்றுப்புறங்களுடன் சிக்கிக்கொள்வதன் மூலம் டிகோஹெரன்ஸை விளக்க முடியுமா?
குவாண்டம் அமைப்புகளில் டிகோஹரன்ஸ் என்பது குவாண்டம் அமைப்புகளின் நடத்தை மற்றும் புரிதலில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும். ஒரு குவாண்டம் அமைப்பு அதன் சுற்றியுள்ள சூழலுடன் தொடர்பு கொள்ளும்போது, ஒத்திசைவு இழப்பு மற்றும் கிளாசிக்கல் நடத்தை தோன்றுவதற்கு வழிவகுக்கும் போது டிகோஹெரன்ஸ் செயல்முறை ஏற்படுகிறது. இந்த நிகழ்வை ஆராயும்போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டியது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட குவாண்டம் தகவல், EITC/QI/QIF குவாண்டம் தகவல் அடிப்படைகள், குவாண்டம் சிக்கல், பின்னல்
குரோவரின் குவாண்டம் தேடல் அல்காரிதம் குறியீட்டு தேடல் சிக்கலின் அதிவேக வேகத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறதா?
க்ரோவரின் குவாண்டம் தேடல் அல்காரிதம், கிளாசிக்கல் அல்காரிதம்களுடன் ஒப்பிடும் போது குறியீட்டு தேடல் சிக்கலில் ஒரு அதிவேக வேகத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது. 1996 இல் லவ் க்ரோவரால் முன்மொழியப்பட்ட இந்த அல்காரிதம், O(√N) நேர சிக்கலில் N உள்ளீடுகளின் வரிசைப்படுத்தப்படாத தரவுத்தளத்தைத் தேடக்கூடிய ஒரு குவாண்டம் அல்காரிதம் ஆகும், அதேசமயம் சிறந்த கிளாசிக்கல் அல்காரிதமான மிருகத்தனமான தேடலுக்கு O(N) நேரம் தேவைப்படுகிறது.
ஒரு குவாண்டம் அமைப்பை தன்னிச்சையான ஆர்த்தோநார்மல் அடிப்படையில் அளவிட முடியுமா?
குவாண்டம் இயக்கவியலில், ஒரு தன்னிச்சையான ஆர்த்தோநார்மல் அடிப்படையில் ஒரு குவாண்டம் அமைப்பை அளவிடுவது என்பது குவாண்டம் தகவல் பண்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு அடிப்படையான ஒரு அடிப்படை அம்சமாகும். கேள்வியை நேரடியாகத் தீர்க்க, ஆம், ஒரு குவாண்டம் அமைப்பை ஒரு தன்னிச்சையான ஆர்த்தோநார்மல் அடிப்படையில் அளவிட முடியும். இந்த திறன் குவாண்டத்தின் மூலக்கல்லாகும்
பெல் அல்லது சிஎச்எஸ்எச் ஏற்றத்தாழ்வுகளின் சோதனையானது குவாண்டம் இயக்கவியல் உள்நாட்டில் இருக்கலாம் ஆனால் யதார்த்தவாதக் கொள்கையை மீறுகிறது என்பதைக் காட்டுகிறதா?
பெல் அல்லது CHSH (கிளாசர்-ஹார்ன்-ஷிமோனி-ஹோல்ட்) ஏற்றத்தாழ்வுகளின் சோதனையானது குவாண்டம் இயக்கவியலின் அடிப்படைக் கொள்கைகளை ஆராய்வதில் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது, குறிப்பாக உள்ளூர் மற்றும் யதார்த்தம் பற்றியது. பெல் அல்லது CHSH ஏற்றத்தாழ்வுகளின் மீறல், குவாண்டம் இயக்கவியலின் கணிப்புகளை உள்ளூர் மறைக்கப்பட்ட மாறி கோட்பாடுகள் மூலம் விளக்க முடியாது என்று கூறுகிறது. எனினும், அது
|+> மற்றும் |-> எனப்படும் திசையன்களைக் கொண்ட அடிப்படையானது |0> மற்றும் |1> எனப்படும் வெக்டார்களுடன் கூடிய கணக்கீட்டு அடிப்படையுடன் தொடர்புடைய அதிகபட்சமாக ஆர்த்தோகனல் அல்லாத அடிப்படையைக் குறிக்குமா (அதாவது |+> மற்றும் |-> 45 டிகிரியில் உள்ளன 0> மற்றும் |.
குவாண்டம் தகவல் அறிவியலில், குவாண்டம் நிலைகளைப் புரிந்துகொள்வதிலும் கையாள்வதிலும் அடிப்படைகளின் கருத்து முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த திசையன்களின் நேரியல் கலவையின் மூலம் எந்த குவாண்டம் நிலையையும் குறிக்கப் பயன்படும் திசையன்களின் தொகுப்புகள் அடிப்படைகள் ஆகும். கணக்கீட்டு அடிப்படையானது, பெரும்பாலும் |0⟩ மற்றும் |1⟩ என குறிப்பிடப்படுகிறது, இது மிகவும் அடிப்படையான அடிப்படைகளில் ஒன்றாகும்.