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 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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण
तंत्रिका संरचित शिक्षण ढांचा तंत्रिका नेटवर्क में संरचित जानकारी को कैसे शामिल करता है?
तंत्रिका संरचित शिक्षण ढांचा एक शक्तिशाली उपकरण है जो संरचित जानकारी को तंत्रिका नेटवर्क में शामिल करने की अनुमति देता है। यह ढांचा असंरचित डेटा और इससे जुड़ी संरचित जानकारी दोनों का लाभ उठाकर सीखने की प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। तंत्रिका नेटवर्क और संरचित डेटा की शक्तियों को मिलाकर, ढांचा अधिक सक्षम बनाता है