Maaari bang isaalang-alang ang activation function na gayahin ang isang neuron sa utak na may alinman sa pagpapaputok o hindi?
Ang mga function ng pag-activate ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa mga artipisyal na neural network, na nagsisilbing isang pangunahing elemento sa pagtukoy kung ang isang neuron ay dapat i-activate o hindi. Ang konsepto ng activation function ay talagang maihahalintulad sa pagpapaputok ng mga neuron sa utak ng tao. Tulad ng isang neuron sa utak na nagpapaputok o nananatiling hindi aktibo batay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
Ang PyTorch at NumPy ay parehong malawakang ginagamit na mga aklatan sa larangan ng artificial intelligence, lalo na sa mga deep learning application. Bagama't nag-aalok ang parehong mga library ng mga functionality para sa mga numerical computations, may mga makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng mga ito, lalo na pagdating sa pagpapatakbo ng mga computations sa isang GPU at ang mga karagdagang function na ibinibigay ng mga ito. Ang NumPy ay isang pangunahing aklatan para sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Ang pagkawala ba sa labas ng sample ay isang pagkawala ng pagpapatunay?
Sa larangan ng malalim na pag-aaral, lalo na sa konteksto ng pagsusuri ng modelo at pagtatasa ng pagganap, ang pagkakaiba sa pagitan ng pagkawala ng sampol at pagkawala ng pagpapatunay ay may pinakamahalagang kahalagahan. Ang pag-unawa sa mga konseptong ito ay mahalaga para sa mga practitioner na naglalayong maunawaan ang pagiging epektibo at mga kakayahan sa pangkalahatan ng kanilang mga modelo ng malalim na pag-aaral. Upang bungkalin ang masalimuot ng mga terminong ito,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Dapat bang gumamit ng tensor board para sa praktikal na pagsusuri ng isang PyTorch run neural network model o sapat na ang matplotlib?
Ang TensorBoard at Matplotlib ay parehong makapangyarihang tool na ginagamit para sa pag-visualize ng data at pagganap ng modelo sa mga deep learning project na ipinatupad sa PyTorch. Habang ang Matplotlib ay isang versatile plotting library na maaaring magamit upang lumikha ng iba't ibang uri ng mga graph at chart, ang TensorBoard ay nag-aalok ng mas espesyal na mga tampok na partikular na iniakma para sa mga gawain sa malalim na pag-aaral. Sa kontekstong ito, ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
Ang PyTorch ay talagang maihahambing sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may mga karagdagang function. Ang PyTorch ay isang open-source machine learning library na binuo ng AI Research lab ng Facebook na nagbibigay ng flexible at dynamic na computational graph structure, na ginagawa itong partikular na angkop para sa mga deep learning task. Ang NumPy, sa kabilang banda, ay isang pangunahing pakete para sa siyentipiko
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Ang pagpapatakbo ba ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay isang napakasimpleng proseso?
Ang pagpapatakbo ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay hindi isang simpleng proseso ngunit maaaring maging lubhang kapaki-pakinabang sa mga tuntunin ng pagpapabilis ng mga oras ng pagsasanay at paghawak ng mas malalaking dataset. Ang PyTorch, bilang isang sikat na deep learning framework, ay nagbibigay ng mga functionality para ipamahagi ang mga computations sa maraming GPU. Gayunpaman, ang pagse-set up at epektibong paggamit ng maraming GPU
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Kailangan ba ang Python para sa Machine Learning?
Ang Python ay isang malawakang ginagamit na programming language sa larangan ng Machine Learning (ML) dahil sa pagiging simple nito, versatility, at pagkakaroon ng maraming library at frameworks na sumusuporta sa mga gawain sa ML. Bagama't hindi kinakailangan na gumamit ng Python para sa ML, ito ay lubos na inirerekomenda at ginusto ng maraming practitioner at mananaliksik sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang Google Cloud Platform (GCP)?
Ang GCP, o Google Cloud Platform, ay isang hanay ng mga serbisyo sa cloud computing na ibinigay ng Google. Nag-aalok ito ng malawak na hanay ng mga tool at serbisyo na nagbibigay-daan sa mga developer at organisasyon na bumuo, mag-deploy, at mag-scale ng mga application at serbisyo sa imprastraktura ng Google. Nagbibigay ang GCP ng matatag at secure na kapaligiran para sa pagpapatakbo ng iba't ibang workload, kabilang ang artificial intelligence at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, PyTorch sa GCP
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 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