آیا می توان عملکرد فعال سازی را تقلید از یک نورون در مغز با شلیک یا نه در نظر گرفت؟
توابع فعال سازی نقش مهمی در شبکه های عصبی مصنوعی بازی می کنند و به عنوان یک عنصر کلیدی در تعیین اینکه آیا یک نورون باید فعال شود یا خیر، عمل می کند. مفهوم توابع فعالسازی را میتوان به شلیک نورونها در مغز انسان تشبیه کرد. درست همانطور که یک نورون در مغز آتش می گیرد یا بر اساس آن غیرفعال می ماند
آیا PyTorch را می توان با NumPy که روی یک GPU با برخی عملکردهای اضافی اجرا می شود مقایسه کرد؟
PyTorch و NumPy هر دو کتابخانه های پرکاربرد در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در برنامه های یادگیری عمیق هستند. در حالی که هر دو کتابخانه عملکردهایی را برای محاسبات عددی ارائه می دهند، تفاوت های قابل توجهی بین آنها وجود دارد، به خصوص در مورد اجرای محاسبات روی یک GPU و توابع اضافی که ارائه می دهند. NumPy یک کتابخانه اساسی برای
آیا ضرر خارج از نمونه، از دست دادن اعتبارسنجی است؟
در حوزه یادگیری عمیق، بهویژه در زمینه ارزیابی مدل و ارزیابی عملکرد، تمایز بین از دست دادن خارج از نمونه و از دست دادن اعتبار از اهمیت بالایی برخوردار است. درک این مفاهیم برای تمرینکنندگانی که هدفشان درک اثربخشی و قابلیتهای تعمیم مدلهای یادگیری عمیق است، حیاتی است. برای کاوش در پیچیدگی های این اصطلاحات،
آیا باید از یک برد تانسور برای تحلیل عملی یک مدل شبکه عصبی اجرا شده PyTorch یا matplotlib استفاده کرد؟
TensorBoard و Matplotlib هر دو ابزار قدرتمندی هستند که برای تجسم داده ها و عملکرد مدل در پروژه های یادگیری عمیق پیاده سازی شده در PyTorch استفاده می شوند. در حالی که Matplotlib یک کتابخانه رسم همه کاره است که می تواند برای ایجاد انواع مختلف نمودارها و نمودارها استفاده شود، TensorBoard ویژگی های تخصصی تری را ارائه می دهد که به طور خاص برای وظایف یادگیری عمیق طراحی شده است. در این زمینه،
آیا می توان PyTorch را با NumPy که روی یک GPU اجرا می شود با برخی عملکردهای اضافی مقایسه کرد؟
PyTorch را می توان با NumPy که روی یک GPU با عملکردهای اضافی اجرا می شود مقایسه کرد. PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته است که ساختار نمودار محاسباتی انعطاف پذیر و پویا را ارائه می دهد و آن را به ویژه برای وظایف یادگیری عمیق مناسب می کند. از سوی دیگر، NumPy یک بسته اساسی برای علمی است
آیا اجرای یک مدل شبکه عصبی یادگیری عمیق بر روی چندین GPU در PyTorch یک فرآیند بسیار ساده است؟
اجرای یک مدل شبکه عصبی یادگیری عمیق بر روی چندین GPU در PyTorch یک فرآیند ساده نیست، اما می تواند از نظر تسریع زمان آموزش و مدیریت مجموعه داده های بزرگتر بسیار سودمند باشد. PyTorch که یک چارچوب یادگیری عمیق محبوب است، عملکردهایی را برای توزیع محاسبات در چندین GPU ارائه می دهد. با این حال، راه اندازی و استفاده موثر از چندین پردازنده گرافیکی
آیا پایتون برای یادگیری ماشین ضروری است؟
Python به دلیل سادگی، تطبیق پذیری و در دسترس بودن کتابخانه ها و چارچوب های متعددی که از وظایف ML پشتیبانی می کنند، یک زبان برنامه نویسی پرکاربرد در زمینه یادگیری ماشین (ML) است. در حالی که استفاده از پایتون برای ML الزامی نیست، اما توسط بسیاری از پزشکان و محققان در این زمینه کاملاً توصیه و ترجیح داده می شود.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
Google Cloud Platform (GCP) چیست؟
GCP یا Google Cloud Platform مجموعه ای از خدمات رایانش ابری است که توسط گوگل ارائه می شود. طیف گستردهای از ابزارها و خدمات را ارائه میدهد که به توسعهدهندگان و سازمانها امکان میدهد تا برنامهها و سرویسها را در زیرساخت Google بسازند، گسترش دهند و مقیاسبندی کنند. GCP یک محیط قوی و امن برای اجرای بارهای کاری مختلف از جمله هوش مصنوعی و
اگر ورودی لیست آرایههای numpy ذخیرهسازی Heatmap باشد که خروجی ViTPose است و شکل هر فایل numpy مطابق با 1 نقطه کلیدی بدنه است، از کدام الگوریتم میتوان استفاده کرد؟
در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در یادگیری عمیق با پایتون و PyTorch، هنگام کار با داده ها و مجموعه داده ها، انتخاب الگوریتم مناسب برای پردازش و تجزیه و تحلیل ورودی داده شده مهم است. در این مورد، ورودی شامل فهرستی از آرایههای کمرنگ است که هر کدام یک نقشه حرارتی را ذخیره میکنند که نشاندهنده خروجی است.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch, داده ها, مجموعه داده ها
معنی تعداد کانال های ورودی (پارامتر اول nn.Conv1d) چیست؟
تعداد کانالهای ورودی که اولین پارامتر تابع nn.Conv2d در PyTorch است، به تعداد نقشهها یا کانالهای ویژگی در تصویر ورودی اشاره دارد. این به طور مستقیم با تعداد مقادیر "رنگ" تصویر مرتبط نیست، بلکه تعداد ویژگی ها یا الگوهای متمایز را نشان می دهد.