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 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
இயற்கை வரைபடங்கள் என்றால் என்ன, அவை நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுமா?
இயற்கை வரைபடங்கள் நிஜ-உலக தரவின் வரைகலை பிரதிநிதித்துவங்களாகும், அங்கு முனைகள் நிறுவனங்களைக் குறிக்கின்றன, மேலும் விளிம்புகள் இந்த நிறுவனங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த வரைபடங்கள் பொதுவாக சமூக வலைப்பின்னல்கள், மேற்கோள் நெட்வொர்க்குகள், உயிரியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பல போன்ற சிக்கலான அமைப்புகளை மாதிரியாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இயற்கை வரைபடங்கள், தரவுகளில் இருக்கும் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் சார்புகளைப் படம்பிடித்து, அவற்றை பல்வேறு இயந்திரங்களுக்கு மதிப்புமிக்கதாக ஆக்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், இயற்கை வரைபடங்களுடன் பயிற்சி
நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்கள் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதிலும் தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதிலும் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த வழிமுறைகள் மனித மூளையின் கட்டமைப்பால் ஈர்க்கப்பட்ட கணுக்களின் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கின்றன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறம்பட பயிற்றுவிக்கவும் பயன்படுத்தவும், பல முக்கிய அளவுருக்கள் அவசியம்
TensorFlow என்றால் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. டென்சர்ஃப்ளோ குறிப்பாக அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றிற்காக அறியப்படுகிறது, இது இருவருக்கும் பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வண்ணப் படங்களை ஒருவர் அடையாளம் காண விரும்பினால், சாம்பல் அளவிலான படங்களை மறுபரிசீலனை செய்யும் போது மற்றொரு பரிமாணத்தைச் சேர்க்க வேண்டுமா?
படத்தை அடையாளம் காணும் துறையில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளுடன் (சிஎன்என்) பணிபுரியும் போது, கிரேஸ்கேல் படங்களுக்கு எதிராக வண்ணப் படங்களின் தாக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். Python மற்றும் PyTorch உடன் ஆழ்ந்த கற்றல் சூழலில், இந்த இரண்டு வகையான படங்களுக்கிடையேயான வேறுபாடு, அவை வைத்திருக்கும் சேனல்களின் எண்ணிக்கையில் உள்ளது. வண்ணப் படங்கள், பொதுவாக
செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரானை சுடுகிறதா இல்லையா?
செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஒரு நியூரான் செயல்படுத்தப்பட வேண்டுமா இல்லையா என்பதை தீர்மானிப்பதில் முக்கிய அங்கமாக செயல்படுகிறது. செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் கருத்து உண்மையில் மனித மூளையில் நியூரான்களின் துப்பாக்கிச் சூடு போன்றது. மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரான் எரிகிறது அல்லது செயலற்ற நிலையில் உள்ளது
PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
PyTorch மற்றும் NumPy இரண்டும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகங்கள். இரண்டு நூலகங்களும் எண் கணக்கீடுகளுக்கான செயல்பாடுகளை வழங்கினாலும், அவற்றுக்கிடையே குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகள் உள்ளன, குறிப்பாக GPU இல் இயங்கும் கணக்கீடுகள் மற்றும் அவை வழங்கும் கூடுதல் செயல்பாடுகள். NumPy ஒரு அடிப்படை நூலகம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் செயல்திறன் மதிப்பீட்டின் பின்னணியில், மாதிரி இழப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடு மிக முக்கியமான முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. அவர்களின் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்ட பயிற்சியாளர்களுக்கு இந்தக் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த விதிமுறைகளின் நுணுக்கங்களை ஆராய,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
PyTorch ரன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் நடைமுறைப் பகுப்பாய்விற்கு ஒருவர் டென்சர் போர்டைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது matplotlib போதுமா?
TensorBoard மற்றும் Matplotlib ஆகிய இரண்டும் PyTorch இல் செயல்படுத்தப்பட்ட ஆழமான கற்றல் திட்டங்களில் தரவு மற்றும் மாதிரி செயல்திறனைக் காட்சிப்படுத்துவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் சக்திவாய்ந்த கருவிகள் ஆகும். Matplotlib என்பது பல்வேறு வகையான வரைபடங்கள் மற்றும் விளக்கப்படங்களை உருவாக்கப் பயன்படும் பல்துறை சதி நூலகமாக இருந்தாலும், ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்காக குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட சிறப்பு அம்சங்களை TensorBoard வழங்குகிறது. இந்த சூழலில், தி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்