რა უპირატესობა აქვს ჯერ Keras მოდელის გამოყენებას და შემდეგ მისი TensorFlow-ის შემფასებლად გადაქცევას, ვიდრე უბრალოდ TensorFlow-ის პირდაპირ გამოყენებას?
რაც შეეხება მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავებას, ორივე Keras და TensorFlow არის პოპულარული ჩარჩოები, რომლებიც გვთავაზობენ ფუნქციონალურობასა და შესაძლებლობებს. მიუხედავად იმისა, რომ TensorFlow არის ძლიერი და მოქნილი ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად და ტრენინგისთვის, Keras უზრუნველყოფს უმაღლესი დონის API-ს, რომელიც ამარტივებს ნერვული ქსელების შექმნის პროცესს. ზოგიერთ შემთხვევაში, ის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, კერასის შეფასება შეფასებებით
თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად ღრმა სწავლებაში Python-ით და PyTorch-ით, მონაცემთა და მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას, მნიშვნელოვანია აირჩიოთ შესაბამისი ალგორითმი მოცემული შეყვანის დასამუშავებლად და გასაანალიზებლად. ამ შემთხვევაში, შეყვანა შედგება ნულოვანი მასივების სიისგან, თითოეული ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც წარმოადგენს გამომავალს.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, თარიღი, მონაცემთა ბაზები
რა არის გამომავალი არხები?
გამომავალი არხები ეხება უნიკალურ მახასიათებლებს ან შაბლონებს, რომლებიც კონვოლუციურ ნერვულ ქსელს (CNN) შეუძლია შეისწავლოს და ამოიღოს შეყვანის სურათიდან. Python-თან და PyTorch-თან ღრმა სწავლის კონტექსტში, გამომავალი არხები არის ფუნდამენტური კონცეფცია ტრენინგის კონვნეტებში. გამომავალი არხების გაგება გადამწყვეტია CNN-ის ეფექტური დიზაინისა და ტრენინგისთვის
რას ნიშნავს შეყვანის არხების რაოდენობა (nn.Conv1d-ის 2-ლი პარამეტრი)?
შეყვანის არხების რაოდენობა, რომელიც არის nn.Conv2d ფუნქციის პირველი პარამეტრი PyTorch-ში, მიუთითებს მახასიათებლების რუკების ან არხების რაოდენობაზე შეყვანის სურათზე. ის პირდაპირ არ არის დაკავშირებული გამოსახულების "ფერადი" მნიშვნელობების რაოდენობასთან, არამედ წარმოადგენს მკაფიო მახასიათებლების ან შაბლონების რაოდენობას, რომლებიც
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN), ტრენინგი Convnet
როდის ხდება ზედმეტი მორგება?
Overfitting ხდება ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად მოწინავე ღრმა სწავლის სფეროში, უფრო კონკრეტულად ნეირონულ ქსელებში, რომლებიც ამ სფეროს საფუძველს წარმოადგენს. Overfitting არის ფენომენი, რომელიც წარმოიქმნება, როდესაც მანქანური სწავლის მოდელი ძალიან კარგად არის მომზადებული კონკრეტულ მონაცემთა ბაზაზე, იმდენად, რამდენადაც ის ხდება ზედმეტად სპეციალიზებული.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/ADL ღრმა სწავლა, Ნეირონული ქსელები, ნერვული ქსელების საფუძვლები
რას ნიშნავს მოდელის მომზადება? რომელი ტიპის სწავლა: ღრმა, ანსამბლი, ტრანსფერი არის საუკეთესო? არის თუ არა სწავლა განუსაზღვრელი ეფექტიანი?
ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფეროში „მოდელის“ სწავლება გულისხმობს ალგორითმის სწავლების პროცესს, რათა ამოიცნოს შაბლონები და პროგნოზები გააკეთოს შეყვანის მონაცემებზე დაყრდნობით. ეს პროცესი გადამწყვეტი ნაბიჯია მანქანათმცოდნეობაში, სადაც მოდელი სწავლობს მაგალითებიდან და განაზოგადებს თავის ცოდნას, რათა ზუსტი პროგნოზები გააკეთოს უხილავ მონაცემებზე. იქ
შეიძლება თუ არა PyTorch ნერვული ქსელის მოდელს ჰქონდეს იგივე კოდი CPU და GPU დამუშავებისთვის?
ზოგადად, ნერვული ქსელის მოდელს PyTorch-ში შეიძლება ჰქონდეს იგივე კოდი როგორც CPU, ასევე GPU დამუშავებისთვის. PyTorch არის პოპულარული ღია კოდის ღრმა სწავლების ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს მოქნილ და ეფექტურ პლატფორმას ნერვული ქსელების შესაქმნელად და სწავლებისთვის. PyTorch-ის ერთ-ერთი მთავარი მახასიათებელია CPU-ს შორის შეუფერხებლად გადართვის უნარი
ეყრდნობა თუ არა გენერაციული წინააღმდეგობის ქსელები (GAN) გენერატორისა და დისკრიმინატორის იდეას?
GAN-ები სპეციალურად შექმნილია გენერატორისა და დისკრიმინატორის კონცეფციაზე დაყრდნობით. GAN არის ღრმა სწავლის მოდელების კლასი, რომელიც შედგება ორი ძირითადი კომპონენტისგან: გენერატორი და დისკრიმინატორი. GAN-ში გენერატორი პასუხისმგებელია სინთეზური მონაცემების ნიმუშების შექმნაზე, რომლებიც წააგავს სასწავლო მონაცემებს. ის იღებს შემთხვევით ხმაურს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/ADL ღრმა სწავლა, მოწინავე გენერაციული მოდელები, თანამედროვე ფარული ცვლადი მოდელები
რა უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები აქვს DNN-ზე მეტი კვანძების დამატებას?
ღრმა ნერვულ ქსელში (DNN) მეტი კვანძის დამატებას შეიძლება ჰქონდეს როგორც დადებითი, ასევე უარყოფითი მხარეები. ამის გასაგებად, მნიშვნელოვანია გქონდეთ მკაფიო გაგება, თუ რა არის DNN და როგორ მუშაობს ისინი. DNN არის ხელოვნური ნერვული ქსელის ტიპი, რომელიც შექმნილია სტრუქტურისა და ფუნქციის იმიტაციისთვის
რა არის გაქრობის გრადიენტის პრობლემა?
გაქრობის გრადიენტის პრობლემა არის გამოწვევა, რომელიც წარმოიქმნება ღრმა ნერვული ქსელების ტრენინგში, კონკრეტულად გრადიენტზე დაფუძნებული ოპტიმიზაციის ალგორითმების კონტექსტში. ეს ეხება გრადიენტების ექსპონენციურად შემცირების საკითხს, როდესაც ისინი ავრცელებენ უკუღმა ღრმა ქსელის ფენებს სასწავლო პროცესის დროს. ამ ფენომენმა შეიძლება მნიშვნელოვნად შეაფერხოს კონვერგენცია