क्या यह प्रस्ताव सही है या गलत "एक वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क के लिए परिणाम वर्गों के बीच संभाव्यता वितरण होना चाहिए।"
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से गहन शिक्षण के क्षेत्र में, वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बहुत कुछ जैसे कार्यों के लिए मौलिक उपकरण हैं। वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट पर चर्चा करते समय, वर्गों के बीच संभाव्यता वितरण की अवधारणा को समझना महत्वपूर्ण है। वह कथन
किन परिस्थितियों में एक यादृच्छिक चर की एन्ट्रापी गायब हो जाती है, और इसका चर के बारे में क्या मतलब है?
एक यादृच्छिक चर की एन्ट्रापी, चर से जुड़ी अनिश्चितता या यादृच्छिकता की मात्रा को संदर्भित करती है। साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में, विशेष रूप से क्वांटम क्रिप्टोग्राफी में, उन स्थितियों को समझना महत्वपूर्ण है जिनके तहत यादृच्छिक चर की एन्ट्रापी गायब हो जाती है। यह ज्ञान क्रिप्टोग्राफ़िक सिस्टम की सुरक्षा और विश्वसनीयता का आकलन करने में मदद करता है। एन्ट्रापी
- में प्रकाशित साइबर सुरक्षा, EITC/IS/QCF क्वांटम क्रिप्टोग्राफी फंडामेंटल्स, एन्ट्रापी, शास्त्रीय एन्ट्रापी, परीक्षा समीक्षा
एक यादृच्छिक चर की एन्ट्रापी कैसे बदलती है जब संभाव्यता को परिणामों के बीच समान रूप से वितरित किया जाता है, जबकि जब यह एक परिणाम के प्रति पक्षपाती होता है?
साइबर सुरक्षा, क्वांटम क्रिप्टोग्राफी फंडामेंटल्स के क्षेत्र में, एन्ट्रापी की अवधारणा क्रिप्टोग्राफ़िक प्रणालियों की सुरक्षा को समझने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। एन्ट्रॉपी एक यादृच्छिक चर से जुड़ी अनिश्चितता या यादृच्छिकता को मापती है, जो इस संदर्भ में एक क्रिप्टोग्राफ़िक एल्गोरिदम के परिणाम या एक गुप्त कुंजी के मान हो सकते हैं। शास्त्रीय में
शास्त्रीय एन्ट्रॉपी किसी दिए गए सिस्टम में अनिश्चितता या यादृच्छिकता को कैसे मापती है?
शास्त्रीय एन्ट्रॉपी सूचना सिद्धांत के क्षेत्र में एक मौलिक अवधारणा है जो किसी दिए गए सिस्टम में अनिश्चितता या यादृच्छिकता को मापती है। यह किसी सिस्टम की स्थिति या किसी प्रयोग के परिणाम से जुड़ी अनिश्चितता की मात्रा का वर्णन करने के लिए आवश्यक जानकारी की मात्रा का एक मात्रात्मक माप प्रदान करता है। कैसे समझें
- में प्रकाशित साइबर सुरक्षा, EITC/IS/QCF क्वांटम क्रिप्टोग्राफी फंडामेंटल्स, एन्ट्रापी, शास्त्रीय एन्ट्रापी, परीक्षा समीक्षा
एआई पोंग गेम में तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का आउटपुट कैसे दर्शाया जाता है?
TensorFlow.js का उपयोग करके कार्यान्वित AI पोंग गेम में, तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के आउटपुट को इस तरह से दर्शाया जाता है जो गेम को निर्णय लेने और खिलाड़ी के कार्यों का जवाब देने में सक्षम बनाता है। यह कैसे हासिल किया जाता है यह समझने के लिए, आइए गेम मैकेनिक्स और तंत्रिका नेटवर्क की भूमिका के विवरण पर गौर करें
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow.js के साथ ब्राउज़र में गहरी शिक्षा, TensorFlow.js में AI पोंग, परीक्षा समीक्षा
एक आयाम में एक मुक्त कण के लिए श्रोडिंगर समीकरण क्या वर्णन करता है?
एक आयाम में एक मुक्त कण के लिए श्रोडिंगर समीकरण क्वांटम यांत्रिकी में एक मौलिक समीकरण है जो एक कण के व्यवहार का वर्णन करता है जिस पर कोई बाहरी बल कार्य नहीं करता है। यह कण के तरंग फ़ंक्शन का गणितीय प्रतिनिधित्व प्रदान करता है, जो विभिन्न स्थितियों में कण को खोजने की संभावना वितरण को एन्कोड करता है
- में प्रकाशित क्वांटम सूचना, EITC/QI/QIF क्वांटम सूचना मूल बातें, लागू करने के लिए उत्पादन qubits, 1डी मुक्त कण के लिए श्रोडिंगर का समीकरण, परीक्षा समीक्षा
सरलीकृत एक-आयामी मॉडल में, इलेक्ट्रॉन की स्थिति का वर्णन कैसे किया जाता है और गुणांक αsubJ का महत्व क्या है?
सरलीकृत एक-आयामी मॉडल में, इलेक्ट्रॉन की स्थिति को एक सतत क्वांटम अवस्था द्वारा वर्णित किया जाता है। इसका मतलब यह है कि इलेक्ट्रॉन की स्थिति और गति एक निश्चित सीमा के भीतर कोई भी मान ले सकती है। इलेक्ट्रॉन की स्थिति को तरंग फ़ंक्शन द्वारा दर्शाया जाता है, जो एक गणितीय फ़ंक्शन है जो संभाव्यता आयाम का वर्णन करता है
- में प्रकाशित क्वांटम सूचना, EITC/QI/QIF क्वांटम सूचना मूल बातें, लागू करने के लिए उत्पादन qubits, निरंतर क्वांटम स्थिति, परीक्षा समीक्षा
डबल स्लिट प्रयोग में पता लगाने की संभावना व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक स्लिट की संभावनाओं के योग के बराबर क्यों नहीं है?
डबल स्लिट प्रयोग क्वांटम यांत्रिकी में एक मौलिक प्रयोग है जो पदार्थ की तरंग-कण द्वंद्व और क्वांटम प्रणालियों की संभाव्य प्रकृति को प्रदर्शित करता है। इस प्रयोग में, इलेक्ट्रॉनों या फोटॉनों जैसे कणों की एक किरण को दो संकीर्ण स्लिट वाले अवरोध की ओर निर्देशित किया जाता है। कण स्लिट्स से गुजरते हैं और एक बनाते हैं
- में प्रकाशित क्वांटम सूचना, EITC/QI/QIF क्वांटम सूचना मूल बातें, क्वांटम यांत्रिकी का परिचय, लहरों और गोलियों के साथ डबल भट्ठा प्रयोग, परीक्षा समीक्षा
तंत्रिका नेटवर्क मॉडल की आउटपुट परत में सॉफ्टमैक्स सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करने का उद्देश्य क्या है?
तंत्रिका नेटवर्क मॉडल की आउटपुट परत में सॉफ्टमैक्स सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करने का उद्देश्य पिछली परत के आउटपुट को कई वर्गों में संभाव्यता वितरण में परिवर्तित करना है। यह सक्रियण फ़ंक्शन वर्गीकरण कार्यों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां लक्ष्य कई संभावितों में से किसी एक को इनपुट निर्दिष्ट करना है