क्या TensorFlow.js में चल रहे मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एसिंक्रोनस लर्निंग फ़ंक्शन का उपयोग करना आवश्यक है?
TensorFlow.js में चल रहे मशीन लर्निंग मॉडल के दायरे में, एसिंक्रोनस लर्निंग फ़ंक्शंस का उपयोग एक पूर्ण आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह मॉडल के प्रदर्शन और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। अतुल्यकालिक शिक्षण कार्य गणनाओं को निष्पादित करने की अनुमति देकर मशीन लर्निंग मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण
TensorFlow.js में मॉडल को कैसे संकलित और प्रशिक्षित किया जाता है, और श्रेणीबद्ध क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि फ़ंक्शन की भूमिका क्या है?
TensorFlow.js में, एक मॉडल को संकलित करने और प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल होते हैं जो वर्गीकरण कार्यों को करने में सक्षम तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण हैं। इस उत्तर का उद्देश्य श्रेणीबद्ध क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि फ़ंक्शन की भूमिका पर जोर देते हुए इन चरणों की विस्तृत और व्यापक व्याख्या प्रदान करना है। सबसे पहले, एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का निर्माण करना
उदाहरण में प्रयुक्त तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला की व्याख्या करें, जिसमें सक्रियण फ़ंक्शन और प्रत्येक परत में इकाइयों की संख्या शामिल है।
उदाहरण में प्रयुक्त तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला तीन परतों वाला एक फीडफॉरवर्ड तंत्रिका नेटवर्क है: एक इनपुट परत, एक छिपी हुई परत और एक आउटपुट परत। इनपुट परत में 784 इकाइयाँ होती हैं, जो इनपुट छवि में पिक्सेल की संख्या से मेल खाती हैं। इनपुट परत में प्रत्येक इकाई तीव्रता का प्रतिनिधित्व करती है
मशीन सीखने की प्रक्रिया में सीखने की दर और युगों की संख्या का क्या महत्व है?
मशीन सीखने की प्रक्रिया में सीखने की दर और युगों की संख्या दो महत्वपूर्ण पैरामीटर हैं, खासकर जब TensorFlow.js का उपयोग करके वर्गीकरण कार्यों के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण किया जाता है। ये पैरामीटर मॉडल के प्रदर्शन और अभिसरण पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं, और इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए उनके महत्व को समझना आवश्यक है। सीखने की दर, α (अल्फा) द्वारा निरूपित,
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow.js में प्रशिक्षण डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में कैसे विभाजित किया जाता है?
TensorFlow.js में, प्रशिक्षण डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने की प्रक्रिया वर्गीकरण कार्यों के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह विभाजन हमें अदृश्य डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और इसकी सामान्यीकरण क्षमताओं का आकलन करने की अनुमति देता है। इस उत्तर में, हम इसके विवरण के बारे में जानेंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण, परीक्षा समीक्षा
वर्गीकरण कार्यों के लिए तंत्रिका नेटवर्क बनाने में TensorFlow.js का उद्देश्य क्या है?
TensorFlow.js एक शक्तिशाली लाइब्रेरी है जो डेवलपर्स को सीधे ब्राउज़र में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने की अनुमति देती है। यह TensorFlow, एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क की क्षमताओं को जावास्क्रिप्ट में लाता है, जो वर्गीकरण सहित विभिन्न कार्यों के लिए तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण को सक्षम बनाता है। वर्गीकरण के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में TensorFlow.js का उद्देश्य
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण, परीक्षा समीक्षा