Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
Če želimo uporabiti vdelano plast za samodejno dodeljevanje ustreznih osi za vizualizacijo besednih predstavitev kot vektorjev, se moramo poglobiti v temeljne koncepte vdelave besed in njihove uporabe v nevronskih mrežah. Besedne vdelave so goste vektorske predstavitve besed v neprekinjenem vektorskem prostoru, ki zajemajo semantična razmerja med besedami. Te vdelave so
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Nevronsko strukturirano učenje s TensorFlow, Pregled okvira za nevronsko strukturirano učenje
Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
Ekstrakcija funkcij je ključni korak v procesu konvolucijske nevronske mreže (CNN), ki se uporablja za naloge prepoznavanja slik. V CNN-jih postopek ekstrakcije značilnosti vključuje ekstrakcijo pomembnih značilnosti iz vhodnih slik za lažjo natančno klasifikacijo. Ta postopek je bistven, saj neobdelane vrednosti slikovnih pik iz slik niso neposredno primerne za naloge klasifikacije. Avtor:
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, Uporaba TensorFlow za razvrščanje oblačilnih slik
Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
TensorFlow Keras Tokenizer API omogoča učinkovito tokenizacijo besedilnih podatkov, kar je ključni korak pri nalogah obdelave naravnega jezika (NLP). Pri konfiguriranju primerka Tokenizer v TensorFlow Keras je eden od parametrov, ki jih je mogoče nastaviti, parameter `num_words`, ki določa največje število besed, ki jih je treba obdržati glede na frekvenco
Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
TensorFlow Keras Tokenizer API je dejansko mogoče uporabiti za iskanje najpogostejših besed v korpusu besedila. Tokenizacija je temeljni korak pri obdelavi naravnega jezika (NLP), ki vključuje razčlenitev besedila na manjše enote, običajno besede ali podbesede, da se olajša nadaljnja obdelava. Tokenizer API v TensorFlow omogoča učinkovito tokenizacijo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Obdelava naravnega jezika s TensorFlow, Tokenizacija
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
Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
API sosedov paketov v nevronsko strukturiranem učenju (NSL) TensorFlow je ključna funkcija, ki izboljša proces usposabljanja z naravnimi grafi. V NSL API za sosednje pakete olajša ustvarjanje primerov usposabljanja z združevanjem informacij iz sosednjih vozlišč v strukturi grafa. Ta API je še posebej uporaben pri delu z grafično strukturiranimi podatki,
Ali se strukturni vnos v Neural Structured Learning lahko uporabi za ureditev usposabljanja nevronske mreže?
Nevronsko strukturirano učenje (NSL) je ogrodje v TensorFlow, ki omogoča usposabljanje nevronskih mrež z uporabo strukturiranih signalov poleg standardnih vnosov funkcij. Strukturirane signale je mogoče predstaviti kot grafe, kjer vozlišča ustrezajo primerkom, robovi pa zajemajo razmerja med njimi. Ti grafi se lahko uporabljajo za kodiranje različnih vrst
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Nevronsko strukturirano učenje s TensorFlow, Trening z naravnimi grafi
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