TensorFlow के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग में पैक नेबर्स एपीआई क्या है?
TensorFlow के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (NSL) में पैक नेबर्स एपीआई एक महत्वपूर्ण विशेषता है जो प्राकृतिक ग्राफ़ के साथ प्रशिक्षण प्रक्रिया को बढ़ाती है। एनएसएल में, पैक पड़ोसी एपीआई एक ग्राफ संरचना में पड़ोसी नोड्स से जानकारी एकत्र करके प्रशिक्षण उदाहरणों के निर्माण की सुविधा प्रदान करता है। ग्राफ़-संरचित डेटा से निपटने के दौरान यह एपीआई विशेष रूप से उपयोगी है,
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण
क्या न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग का उपयोग उस डेटा के साथ किया जा सकता है जिसके लिए कोई प्राकृतिक ग्राफ़ नहीं है?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो प्रशिक्षण प्रक्रिया में संरचित संकेतों को एकीकृत करता है। इन संरचित संकेतों को आम तौर पर ग्राफ़ के रूप में दर्शाया जाता है, जहां नोड्स उदाहरणों या विशेषताओं के अनुरूप होते हैं, और किनारे उनके बीच संबंधों या समानताओं को पकड़ते हैं। TensorFlow के संदर्भ में, NSL आपको प्रशिक्षण के दौरान ग्राफ़-नियमितीकरण तकनीकों को शामिल करने की अनुमति देता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण
क्या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क परत में न्यूरॉन्स की संख्या बढ़ने से याद रखने का जोखिम बढ़ जाता है जिससे ओवरफिटिंग हो जाती है?
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क परत में न्यूरॉन्स की संख्या में वृद्धि वास्तव में याद रखने का एक उच्च जोखिम पैदा कर सकती है, जिससे संभावित रूप से ओवरफिटिंग हो सकती है। ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा में विवरण और शोर को इस हद तक सीखता है कि यह अदृश्य डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव डालता है। यह एक आम समस्या है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की समस्या, मॉडल की ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग समस्याओं का समाधान - भाग 1
मोबाइल डिवाइस कैमरे से एक फ्रेम के साथ इनपुट होने वाले ऑब्जेक्ट रिकग्निशन मशीन लर्निंग मॉडल के लिए टेन्सरफ्लो लाइट दुभाषिया का आउटपुट क्या है?
TensorFlow Lite मोबाइल और IoT उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए TensorFlow द्वारा प्रदान किया गया एक हल्का समाधान है। जब TensorFlow Lite दुभाषिया इनपुट के रूप में मोबाइल डिवाइस कैमरे से एक फ्रेम के साथ एक ऑब्जेक्ट पहचान मॉडल को संसाधित करता है, तो आउटपुट में आम तौर पर छवि में मौजूद वस्तुओं के बारे में भविष्यवाणियां प्रदान करने के लिए कई चरण शामिल होते हैं।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, प्रोग्रामिंग TensorFlow, पेश है TensorFlow Lite
प्राकृतिक ग्राफ़ क्या हैं और क्या उनका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है?
प्राकृतिक ग्राफ़ वास्तविक दुनिया के डेटा का ग्राफिकल प्रतिनिधित्व हैं जहां नोड्स संस्थाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, और किनारे इन संस्थाओं के बीच संबंधों को दर्शाते हैं। इन ग्राफ़ का उपयोग आमतौर पर जटिल प्रणालियों जैसे कि सामाजिक नेटवर्क, उद्धरण नेटवर्क, जैविक नेटवर्क और बहुत कुछ को मॉडल करने के लिए किया जाता है। प्राकृतिक ग्राफ़ डेटा में मौजूद जटिल पैटर्न और निर्भरता को पकड़ते हैं, जिससे वे विभिन्न मशीनों के लिए मूल्यवान बन जाते हैं
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क्या तंत्रिका संरचित शिक्षण में संरचना इनपुट का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण को नियमित करने के लिए किया जा सकता है?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (NSL) TensorFlow में एक ढांचा है जो मानक फीचर इनपुट के अलावा संरचित संकेतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की अनुमति देता है। संरचित संकेतों को ग्राफ़ के रूप में दर्शाया जा सकता है, जहां नोड्स उदाहरणों से मेल खाते हैं और किनारे उनके बीच संबंधों को कैप्चर करते हैं। इन ग्राफ़ का उपयोग विभिन्न प्रकार के एन्कोडिंग के लिए किया जा सकता है
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क्या प्राकृतिक ग्राफ़ में सह-घटना ग्राफ़, उद्धरण ग्राफ़, या पाठ ग्राफ़ शामिल हैं?
प्राकृतिक ग्राफ़ में ग्राफ़ संरचनाओं की एक विविध श्रृंखला शामिल होती है जो विभिन्न वास्तविक दुनिया परिदृश्यों में संस्थाओं के बीच संबंधों को मॉडल करती है। सह-घटना ग्राफ़, उद्धरण ग्राफ़ और टेक्स्ट ग्राफ़ सभी प्राकृतिक ग्राफ़ के उदाहरण हैं जो विभिन्न प्रकार के रिश्तों को पकड़ते हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में विभिन्न अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। सह-घटना ग्राफ़ सह-घटना का प्रतिनिधित्व करते हैं
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क्या Android के लिए TensorFlow lite का उपयोग केवल अनुमान लगाने के लिए किया जाता है या इसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए भी किया जा सकता है?
Android के लिए TensorFlow Lite, TensorFlow का एक हल्का संस्करण है जिसे विशेष रूप से मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उपयोग मुख्य रूप से अनुमान कार्यों को कुशलतापूर्वक करने के लिए मोबाइल उपकरणों पर पूर्व-प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए किया जाता है। TensorFlow Lite को मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म के लिए अनुकूलित किया गया है और इसका उद्देश्य सक्षम करने के लिए कम विलंबता और एक छोटा बाइनरी आकार प्रदान करना है
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जमे हुए ग्राफ़ का उपयोग क्या है?
TensorFlow के संदर्भ में एक जमे हुए ग्राफ़ एक मॉडल को संदर्भित करता है जिसे पूरी तरह से प्रशिक्षित किया गया है और फिर मॉडल आर्किटेक्चर और प्रशिक्षित वजन दोनों वाली एक फ़ाइल के रूप में सहेजा गया है। इस जमे हुए ग्राफ को मूल मॉडल परिभाषा या पहुंच की आवश्यकता के बिना विभिन्न प्लेटफार्मों पर अनुमान के लिए तैनात किया जा सकता है
ग्राफ नियमितीकरण तकनीक में उपयोग किए जाने वाले ग्राफ का निर्माण कौन करता है, जिसमें एक ग्राफ शामिल होता है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं?
ग्राफ नियमितीकरण मशीन लर्निंग में एक मौलिक तकनीक है जिसमें एक ग्राफ का निर्माण शामिल है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। टेन्सरफ्लो के साथ न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) के संदर्भ में, ग्राफ़ का निर्माण यह परिभाषित करके किया जाता है कि डेटा बिंदु उनकी समानता या संबंधों के आधार पर कैसे जुड़े हुए हैं।