Ali naravni grafi vključujejo grafe sočasnega pojavljanja, grafe navedb ali besedilne grafe?
Naravni grafi zajemajo raznoliko paleto struktur grafov, ki modelirajo razmerja med entitetami v različnih scenarijih resničnega sveta. Grafi sopojavnosti, grafi citiranja in besedilni grafi so vsi primeri naravnih grafov, ki zajemajo različne vrste odnosov in se pogosto uporabljajo v različnih aplikacijah na področju umetne inteligence. Grafi sopojavnosti predstavljajo sopojavnost
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Nevronsko strukturirano učenje s TensorFlow, Trening z naravnimi grafi
Ali se TensorFlow lite za Android uporablja samo za sklepanje ali se lahko uporablja tudi za usposabljanje?
TensorFlow Lite za Android je lahka različica TensorFlow, posebej zasnovana za mobilne in vdelane naprave. Uporablja se predvsem za izvajanje vnaprej usposobljenih modelov strojnega učenja na mobilnih napravah za učinkovito izvajanje nalog sklepanja. TensorFlow Lite je optimiziran za mobilne platforme in želi zagotoviti nizko zakasnitev in majhno binarno velikost, ki omogoča
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Programiranje TensorFlow, TensorFlow Lite za Android
Kakšna je uporaba zamrznjenega grafa?
Zamrznjeni graf v kontekstu TensorFlow se nanaša na model, ki je bil v celoti naučen in nato shranjen kot ena datoteka, ki vsebuje tako arhitekturo modela kot naučene uteži. Ta zamrznjeni graf je nato mogoče uporabiti za sklepanje na različnih platformah, ne da bi potrebovali izvirno definicijo modela ali dostop do
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Programiranje TensorFlow, Predstavljamo vam TensorFlow Lite
Kdo sestavi graf, ki se uporablja v tehniki regulacije grafov, ki vključuje graf, kjer vozlišča predstavljajo podatkovne točke, robovi pa razmerja med podatkovnimi točkami?
Regulacija grafa je temeljna tehnika strojnega učenja, ki vključuje izdelavo grafa, kjer vozlišča predstavljajo podatkovne točke, robovi pa razmerja med podatkovnimi točkami. V kontekstu nevronsko strukturiranega učenja (NSL) s TensorFlow je graf sestavljen z definiranjem, kako so podatkovne točke povezane na podlagi njihovih podobnosti ali odnosov. The
Ali bo nevronsko strukturirano učenje (NSL), uporabljeno v primeru številnih slik mačk in psov, ustvarilo nove slike na podlagi obstoječih slik?
Nevronsko strukturirano učenje (NSL) je ogrodje strojnega učenja, ki ga je razvil Google in omogoča usposabljanje nevronskih mrež z uporabo strukturiranih signalov poleg standardnih vnosov funkcij. Ta okvir je še posebej uporaben v scenarijih, kjer imajo podatki lastno strukturo, ki jo je mogoče uporabiti za izboljšanje zmogljivosti modela. V kontekstu imeti
Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
Nestrpno izvajanje v TensorFlow je način, ki omogoča bolj intuitiven in interaktiven razvoj modelov strojnega učenja. Še posebej je koristen med fazami izdelave prototipov in odpravljanja napak pri razvoju modela. V TensorFlow je vneto izvajanje način takojšnjega izvajanja operacij za vrnitev konkretnih vrednosti, v nasprotju s tradicionalnim izvajanjem na podlagi grafov, kjer
Kako naložiti nabore podatkov TensorFlow v Google Colaboratory?
Če želite naložiti nabore podatkov TensorFlow v Google Colaboratory, lahko sledite spodnjim korakom. TensorFlow Datasets je zbirka podatkovnih nizov, pripravljenih za uporabo s TensorFlow. Ponuja široko paleto naborov podatkov, zaradi česar je primeren za naloge strojnega učenja. Google Colaboratory, znan tudi kot Colab, je brezplačna storitev v oblaku, ki jo ponuja Google
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Navadni in preprosti ocenjevalci