Ano ang bentahe ng paggamit muna ng modelo ng Keras at pagkatapos ay i-convert ito sa isang TensorFlow estimator sa halip na direktang gamitin ang TensorFlow?
Pagdating sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, ang Keras at TensorFlow ay mga sikat na framework na nag-aalok ng hanay ng mga functionality at kakayahan. Habang ang TensorFlow ay isang makapangyarihan at flexible na library para sa pagbuo at pagsasanay ng mga deep learning model, ang Keras ay nagbibigay ng mas mataas na antas ng API na nagpapasimple sa proseso ng paggawa ng mga neural network. Sa ilang mga kaso, ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Pagtaas ng Keras sa mga nagtatantya
Kung ang input ay ang listahan ng mga numpy array na nag-iimbak ng heatmap na siyang output ng ViTPose at ang hugis ng bawat numpy file ay [1, 17, 64, 48] na tumutugma sa 17 key point sa katawan, aling algorithm ang maaaring gamitin?
Sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa Deep Learning with Python at PyTorch, kapag nagtatrabaho sa data at mga dataset, mahalagang piliin ang naaangkop na algorithm para iproseso at suriin ang ibinigay na input. Sa kasong ito, ang input ay binubuo ng isang listahan ng mga numpy array, ang bawat isa ay nag-iimbak ng heatmap na kumakatawan sa output
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset
Ano ang mga channel ng output?
Ang mga output channel ay tumutukoy sa bilang ng mga natatanging feature o pattern na maaaring matutunan at ma-extract ng convolutional neural network (CNN) mula sa isang input image. Sa konteksto ng malalim na pag-aaral gamit ang Python at PyTorch, ang mga output channel ay isang pangunahing konsepto sa mga convnet ng pagsasanay. Ang pag-unawa sa mga channel ng output ay mahalaga para sa epektibong pagdidisenyo at pagsasanay sa CNN
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagsasanay sa Convnet
Ano ang kahulugan ng bilang ng mga Channel ng input (ang 1st parameter ng nn.Conv2d)?
Ang bilang ng mga input channel, na siyang unang parameter ng nn.Conv2d function sa PyTorch, ay tumutukoy sa bilang ng mga feature na mapa o channel sa input image. Hindi ito direktang nauugnay sa bilang ng mga halaga ng "kulay" ng imahe, ngunit sa halip ay kumakatawan sa bilang ng mga natatanging tampok o pattern na
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagsasanay sa Convnet
Kailan nangyayari ang overfitting?
Ang overfitting ay nangyayari sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa domain ng advanced deep learning, mas partikular sa mga neural network, na siyang mga pundasyon ng larangang ito. Ang overfitting ay isang kababalaghan na nangyayari kapag ang isang machine learning model ay nasanay nang husto sa isang partikular na dataset, hanggang sa ito ay nagiging sobrang dalubhasa.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Neural network, Mga pundasyon ng neural network
Ano ang ibig sabihin ng pagsasanay ng isang modelo? Aling uri ng pag-aaral: malalim, ensemble, paglipat ang pinakamahusay? Mabisa ba ang pag-aaral nang walang katapusan?
Ang pagsasanay ng isang "modelo" sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) ay tumutukoy sa proseso ng pagtuturo ng isang algorithm upang makilala ang mga pattern at gumawa ng mga hula batay sa input data. Ang prosesong ito ay isang mahalagang hakbang sa machine learning, kung saan natututo ang modelo mula sa mga halimbawa at ginagawang pangkalahatan ang kaalaman nito upang makagawa ng mga tumpak na hula sa hindi nakikitang data. doon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Maaari bang magkaroon ng parehong code ang modelo ng neural network ng PyTorch para sa pagproseso ng CPU at GPU?
Sa pangkalahatan, ang isang modelo ng neural network sa PyTorch ay maaaring magkaroon ng parehong code para sa parehong pagpoproseso ng CPU at GPU. Ang PyTorch ay isang sikat na open-source deep learning framework na nagbibigay ng flexible at mahusay na platform para sa pagbuo at pagsasanay ng mga neural network. Ang isa sa mga pangunahing tampok ng PyTorch ay ang kakayahang walang putol na lumipat sa pagitan ng CPU
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Pagsulong sa malalim na pag-aaral, Pagkalkula sa GPU
Umaasa ba ang Generative Adversarial Networks (GANs) sa ideya ng generator at discriminator?
Ang mga GAN ay partikular na idinisenyo batay sa konsepto ng generator at discriminator. Ang mga GAN ay isang klase ng mga modelo ng malalim na pag-aaral na binubuo ng dalawang pangunahing bahagi: isang generator at isang discriminator. Ang generator sa isang GAN ay may pananagutan sa paglikha ng mga sample ng synthetic na data na kahawig ng data ng pagsasanay. Ito ay tumatagal ng random na ingay bilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Mga advanced na nabuong modelo, Mga modernong modelo ng latent variable
Ano ang mga pakinabang at disadvantages ng pagdaragdag ng higit pang mga node sa DNN?
Ang pagdaragdag ng higit pang mga node sa isang Deep Neural Network (DNN) ay maaaring magkaroon ng parehong mga pakinabang at disadvantages. Upang maunawaan ang mga ito, mahalagang magkaroon ng malinaw na pag-unawa sa kung ano ang mga DNN at kung paano gumagana ang mga ito. Ang mga DNN ay isang uri ng artipisyal na neural network na idinisenyo upang gayahin ang istraktura at paggana ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Ano ang nawawalang gradient na problema?
Ang nawawalang problema sa gradient ay isang hamon na lumitaw sa pagsasanay ng mga malalim na neural network, partikular sa konteksto ng mga algorithm ng pag-optimize na nakabatay sa gradient. Ito ay tumutukoy sa isyu ng exponentially diminishing gradients habang sila ay nagpapalaganap pabalik sa mga layer ng isang malalim na network sa panahon ng proseso ng pag-aaral. Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay maaaring makabuluhang hadlangan ang convergence