مزیت استفاده از مدل Keras و سپس تبدیل آن به تخمینگر TensorFlow به جای استفاده مستقیم از TensorFlow چیست؟
وقتی نوبت به توسعه مدلهای یادگیری ماشینی میرسد، Keras و TensorFlow هر دو چارچوبهای محبوبی هستند که طیف وسیعی از عملکردها و قابلیتها را ارائه میدهند. در حالی که TensorFlow یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف پذیر برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق است، Keras یک API سطح بالاتری ارائه می دهد که فرآیند ایجاد شبکه های عصبی را ساده می کند. در برخی موارد، آن را
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
کانال های خروجی چیست؟
کانالهای خروجی به تعداد ویژگیها یا الگوهای منحصربهفردی اشاره میکنند که یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) میتواند یاد بگیرد و از یک تصویر ورودی استخراج کند. در زمینه یادگیری عمیق با Python و PyTorch، کانال های خروجی یک مفهوم اساسی در آموزش convnet ها هستند. درک کانال های خروجی برای طراحی و آموزش موثر CNN بسیار مهم است
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.
چه زمانی overfitting اتفاق می افتد؟
تطبیق بیش از حد در حوزه هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه یادگیری عمیق پیشرفته، به طور خاص در شبکه های عصبی که پایه های این حوزه هستند، رخ می دهد. تطبیق بیش از حد پدیده ای است که زمانی به وجود می آید که یک مدل یادگیری ماشینی به خوبی بر روی یک مجموعه داده خاص آموزش داده شود، تا جایی که بیش از حد تخصصی شود.
تربیت مدل به چه معناست؟ کدام نوع یادگیری: عمیق، گروهی، انتقالی بهترین است؟ آیا یادگیری به طور نامحدود کارآمد است؟
آموزش یک "مدل" در زمینه هوش مصنوعی (AI) به فرآیند آموزش الگوریتمی برای تشخیص الگوها و پیش بینی بر اساس داده های ورودی اشاره دارد. این فرآیند یک مرحله مهم در یادگیری ماشینی است، جایی که مدل از مثالها یاد میگیرد و دانش خود را تعمیم میدهد تا پیشبینیهای دقیقی روی دادههای دیده نشده انجام دهد. آنجا
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا مدل شبکه عصبی PyTorch می تواند کد یکسانی برای پردازش CPU و GPU داشته باشد؟
به طور کلی یک مدل شبکه عصبی در PyTorch می تواند کد یکسانی برای پردازش CPU و GPU داشته باشد. PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز محبوب است که یک پلت فرم منعطف و کارآمد برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی فراهم می کند. یکی از ویژگی های کلیدی PyTorch توانایی آن در جابجایی یکپارچه بین CPU است
آیا شبکههای متخاصم مولد (GANs) بر ایده یک مولد و یک تبعیض تکیه میکنند؟
GAN ها به طور خاص بر اساس مفهوم یک مولد و یک تمایز طراحی شده اند. GAN ها دسته ای از مدل های یادگیری عمیق هستند که از دو جزء اصلی تشکیل شده اند: یک مولد و یک تمایز. مولد در یک GAN مسئول ایجاد نمونه های داده مصنوعی است که شبیه داده های آموزشی است. به عنوان نویز تصادفی طول می کشد
مزایا و معایب افزودن گره های بیشتر به DNN چیست؟
افزودن گره های بیشتر به یک شبکه عصبی عمیق (DNN) می تواند هم مزایا و هم معایب داشته باشد. برای درک این موارد، مهم است که درک روشنی از چیستی DNN ها و نحوه عملکرد آنها داشته باشیم. DNN ها نوعی شبکه عصبی مصنوعی هستند که برای تقلید از ساختار و عملکرد آن طراحی شده اند
مشکل گرادیان ناپدید شدن چیست؟
مشکل گرادیان ناپدید شدن چالشی است که در آموزش شبکههای عصبی عمیق، بهویژه در زمینه الگوریتمهای بهینهسازی مبتنی بر گرادیان به وجود میآید. این به موضوع کاهش نمایی گرادیان ها اشاره دارد که در طی فرآیند یادگیری به سمت عقب در لایه های یک شبکه عمیق منتشر می شوند. این پدیده می تواند به طور قابل توجهی مانع همگرایی شود