آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
API TensorFlow Keras Tokenizer در واقع می تواند برای یافتن پرتکرارترین کلمات در مجموعه ای از متن استفاده شود. Tokenization یک مرحله اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل شکستن متن به واحدهای کوچکتر، معمولاً کلمات یا زیرکلمهها، برای تسهیل پردازش بیشتر است. Tokenizer API در TensorFlow امکان توکن سازی کارآمد را فراهم می کند
TOCO چیست؟
TOCO که مخفف TensorFlow Lite Optimizing Converter است، یک جزء حیاتی در اکوسیستم TensorFlow است که نقش مهمی در استقرار مدلهای یادگیری ماشین بر روی دستگاههای تلفن همراه و لبه دارد. این مبدل بهطور خاص برای بهینهسازی مدلهای TensorFlow برای استقرار در پلتفرمهای دارای محدودیت منابع، مانند گوشیهای هوشمند، دستگاههای IoT و سیستمهای تعبیهشده طراحی شده است.
رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
رابطه بین تعداد دورهها در یک مدل یادگیری ماشین و دقت پیشبینی جنبه مهمی است که به طور قابلتوجهی بر عملکرد و توانایی تعمیم مدل تأثیر میگذارد. یک دوره به یک گذر کامل از کل مجموعه داده آموزشی اشاره دارد. درک اینکه چگونه تعداد دوره ها بر دقت پیش بینی تأثیر می گذارد ضروری است
آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
بسته همسایه API در یادگیری ساختاری عصبی (NSL) TensorFlow در واقع نقش مهمی در تولید مجموعه داده آموزشی تقویت شده بر اساس دادههای نمودار طبیعی بازی میکند. NSL یک چارچوب یادگیری ماشینی است که دادههای ساختاریافته گراف را در فرآیند آموزش ادغام میکند و با استفاده از دادههای ویژگی و دادههای نمودار، عملکرد مدل را افزایش میدهد. با استفاده از
بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی (NSL) TensorFlow یک ویژگی حیاتی است که روند آموزش را با نمودارهای طبیعی افزایش میدهد. در NSL، API همسایگان بسته، ایجاد نمونههای آموزشی را با جمعآوری اطلاعات از گرههای همسایه در ساختار گراف تسهیل میکند. این API مخصوصاً در هنگام برخورد با داده های ساختاریافته مفید است.
آیا می توان از یادگیری ساختاریافته عصبی با داده هایی که نمودار طبیعی برای آنها وجود ندارد استفاده کرد؟
یادگیری ساختار عصبی (NSL) یک چارچوب یادگیری ماشینی است که سیگنالهای ساختاریافته را در فرآیند آموزش ادغام میکند. این سیگنالهای ساختاریافته معمولاً بهصورت نمودار نشان داده میشوند، جایی که گرهها با نمونهها یا ویژگیها مطابقت دارند و یالها روابط یا شباهتهای بین آنها را ثبت میکنند. در زمینه TensorFlow، NSL به شما امکان می دهد تکنیک های تنظیم گراف را در طول آموزش ترکیب کنید.
آیا افزایش تعداد نورون ها در یک لایه شبکه عصبی مصنوعی خطر حفظ کردن را افزایش می دهد که منجر به بیش از حد برازش شود؟
افزایش تعداد نورونها در یک لایه شبکه عصبی مصنوعی در واقع میتواند خطر بیشتری برای حفظ کردن داشته باشد و به طور بالقوه منجر به بیش از حد برازش شود. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق میافتد که یک مدل جزئیات و نویز را در دادههای آموزشی یاد میگیرد تا حدی که بر عملکرد مدل در دادههای دیده نشده تأثیر منفی بگذارد. این یک مشکل رایج است
خروجی مفسر TensorFlow Lite برای یک مدل یادگیری ماشینی تشخیص اشیا که با یک قاب از دوربین دستگاه تلفن همراه وارد می شود چیست؟
TensorFlow Lite یک راه حل سبک وزن است که توسط TensorFlow برای اجرای مدل های یادگیری ماشین در دستگاه های تلفن همراه و IoT ارائه شده است. هنگامی که مفسر TensorFlow Lite یک مدل تشخیص شی را با یک قاب از دوربین دستگاه تلفن همراه به عنوان ورودی پردازش می کند، خروجی معمولاً شامل چندین مرحله است تا در نهایت پیش بینی هایی در مورد اشیاء موجود در تصویر ارائه دهد.
نمودارهای طبیعی چیست و آیا می توان از آنها برای آموزش شبکه عصبی استفاده کرد؟
نمودارهای طبیعی نمایش گرافیکی داده های دنیای واقعی هستند که در آن گره ها موجودیت ها را نشان می دهند و یال ها روابط بین این موجودیت ها را نشان می دهند. این نمودارها معمولا برای مدل سازی سیستم های پیچیده مانند شبکه های اجتماعی، شبکه های استنادی، شبکه های بیولوژیکی و غیره استفاده می شوند. نمودارهای طبیعی الگوهای پیچیده و وابستگی های موجود در داده ها را ثبت می کنند و آنها را برای ماشین های مختلف ارزشمند می کند
آیا می توان از ورودی ساختار در یادگیری ساختاریافته عصبی برای منظم کردن آموزش شبکه عصبی استفاده کرد؟
Neural Structured Learning (NSL) چارچوبی در TensorFlow است که امکان آموزش شبکه های عصبی را با استفاده از سیگنال های ساخت یافته علاوه بر ورودی های ویژگی استاندارد می دهد. سیگنال های ساخت یافته را می توان به صورت نمودار نشان داد، جایی که گره ها با نمونه ها مطابقت دارند و یال ها روابط بین آنها را می گیرند. از این نمودارها می توان برای رمزگذاری انواع مختلف استفاده کرد