Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju (NSL) TensorFlow dejansko igra ključno vlogo pri ustvarjanju razširjenega nabora podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa. NSL je ogrodje za strojno učenje, ki integrira grafično strukturirane podatke v proces usposabljanja in izboljšuje zmogljivost modela z izkoriščanjem podatkov o funkcijah in podatkov grafov. Z uporabo
Ali je nevronsko strukturirano učenje mogoče uporabiti s podatki, za katere ni naravnega grafa?
Nevronsko strukturirano učenje (NSL) je ogrodje strojnega učenja, ki integrira strukturirane signale v proces usposabljanja. Ti strukturirani signali so običajno predstavljeni kot grafi, kjer vozlišča ustrezajo primerkom ali funkcijam, robovi pa zajemajo razmerja ali podobnosti med njimi. V kontekstu TensorFlow vam NSL omogoča, da med usposabljanjem vključite tehnike regulacije grafov
Ali povečanje števila nevronov v sloju umetne nevronske mreže poveča tveganje pomnjenja, ki vodi do prekomernega prilagajanja?
Povečanje števila nevronov v sloju umetne nevronske mreže lahko dejansko predstavlja večje tveganje za pomnjenje, kar lahko vodi do prekomernega opremljanja. Prekomerno opremljanje se pojavi, ko se model nauči podrobnosti in šuma v podatkih o usposabljanju do te mere, da negativno vpliva na delovanje modela na nevidnih podatkih. To je pogosta težava
Kakšen je rezultat tolmača TensorFlow Lite za model strojnega učenja za prepoznavanje objektov, ki je vnesen z okvirjem iz kamere mobilne naprave?
TensorFlow Lite je lahka rešitev, ki jo ponuja TensorFlow za izvajanje modelov strojnega učenja na mobilnih napravah in napravah IoT. Ko tolmač TensorFlow Lite obdela model za prepoznavanje predmeta z okvirjem iz kamere mobilne naprave kot vhodom, izhod običajno vključuje več stopenj, da na koncu zagotovi napovedi glede predmetov, prisotnih na sliki.
Kaj so naravni grafi in ali jih je mogoče uporabiti za usposabljanje nevronske mreže?
Naravni grafi so grafične predstavitve podatkov iz resničnega sveta, kjer vozlišča predstavljajo entitete, robovi pa označujejo razmerja med temi entitetami. Ti grafi se običajno uporabljajo za modeliranje zapletenih sistemov, kot so socialna omrežja, omrežja citiranja, biološka omrežja itd. Naravni grafi zajamejo zapletene vzorce in odvisnosti v podatkih, zaradi česar so dragoceni za različne stroje.
- 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 model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
Proces usposabljanja modela strojnega učenja vključuje njegovo izpostavljanje ogromnim količinam podatkov, da se lahko nauči vzorcev in sprejema napovedi ali odločitve, ne da bi bil izrecno programiran za vsak scenarij. Med fazo usposabljanja je model strojnega učenja podvržen vrsti iteracij, kjer prilagodi svoje notranje parametre, da zmanjša
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje