Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
Upang magamit ang isang layer ng pag-embed para sa awtomatikong pagtatalaga ng mga wastong axes para sa pag-visualize ng mga representasyon ng salita bilang mga vector, kailangan nating suriin ang mga pangunahing konsepto ng mga pag-embed ng salita at ang kanilang aplikasyon sa mga neural network. Ang mga pag-embed ng salita ay mga siksik na representasyon ng vector ng mga salita sa isang tuluy-tuloy na espasyo ng vector na kumukuha ng mga semantikong ugnayan sa pagitan ng mga salita. Ang mga pag-embed na ito ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pangkalahatang-ideya ng balangkas ng Neural Structured Learning
Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
Ang pagkuha ng tampok ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng convolutional neural network (CNN) na inilapat sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Sa mga CNN, ang proseso ng pagkuha ng tampok ay nagsasangkot ng pagkuha ng mga makabuluhang tampok mula sa mga imahe ng input upang mapadali ang tumpak na pag-uuri. Ang prosesong ito ay mahalaga dahil ang mga hilaw na halaga ng pixel mula sa mga larawan ay hindi direktang angkop para sa mga gawain sa pag-uuri. Sa pamamagitan ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Paggamit ng TensorFlow upang maiuri ang mga imahe ng damit
Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
Ang TensorFlow Keras Tokenizer API ay nagbibigay-daan para sa mahusay na tokenization ng data ng text, isang mahalagang hakbang sa mga gawain sa Natural Language Processing (NLP). Kapag nag-configure ng Tokenizer instance sa TensorFlow Keras, isa sa mga parameter na maaaring itakda ay ang parameter na `num_words`, na tumutukoy sa maximum na bilang ng mga salita na pananatilihin batay sa dalas.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Tokenization
Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
Ang TensorFlow Keras Tokenizer API ay talagang magagamit upang mahanap ang pinakamadalas na salita sa loob ng isang corpus ng text. Ang tokenization ay isang pangunahing hakbang sa natural language processing (NLP) na nagsasangkot ng paghahati-hati ng text sa mas maliliit na unit, karaniwang mga salita o subword, upang mapadali ang karagdagang pagproseso. Ang Tokenizer API sa TensorFlow ay nagbibigay-daan para sa mahusay na tokenization
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Tokenization
Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
Ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning (NSL) ng TensorFlow ay talagang gumaganap ng mahalagang papel sa pagbuo ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph. Ang NSL ay isang machine learning framework na nagsasama ng graph-structured data sa proseso ng pagsasanay, na nagpapahusay sa performance ng modelo sa pamamagitan ng paggamit ng parehong feature data at graph data. Sa pamamagitan ng paggamit
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning (NSL) ng TensorFlow ay isang mahalagang feature na nagpapahusay sa proseso ng pagsasanay gamit ang mga natural na graph. Sa NSL, pinapadali ng pack neighbors API ang paglikha ng mga halimbawa ng pagsasanay sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng impormasyon mula sa mga kalapit na node sa isang istraktura ng graph. Ang API na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag nakikitungo sa graph-structured data,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
Magagamit ba ang structure input sa Neural Structured Learning para gawing regular ang pagsasanay ng isang neural network?
Ang Neural Structured Learning (NSL) ay isang framework sa TensorFlow na nagbibigay-daan para sa pagsasanay ng mga neural network gamit ang mga structured na signal bilang karagdagan sa mga karaniwang input ng feature. Ang mga structured na signal ay maaaring katawanin bilang mga graph, kung saan ang mga node ay tumutugma sa mga pagkakataon at ang mga gilid ay kumukuha ng mga ugnayan sa pagitan nila. Maaaring gamitin ang mga graph na ito upang mag-encode ng iba't ibang uri ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
Kasama ba sa mga Natural na graph ang mga Co-Occurrence graph, citation graph, o text graph?
Ang mga natural na graph ay sumasaklaw sa magkakaibang hanay ng mga istruktura ng graph na nagmomodelo ng mga ugnayan sa pagitan ng mga entity sa iba't ibang sitwasyon sa totoong mundo. Ang mga co-occurrence graph, citation graph, at text graph ay lahat ng mga halimbawa ng mga natural na graph na kumukuha ng iba't ibang uri ng mga relasyon at malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon sa loob ng larangan ng Artificial Intelligence. Ang mga co-occurrence graph ay kumakatawan sa co-occurrence
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
Ginagamit ba ang TensorFlow lite para sa Android para sa inference lamang o magagamit din ba ito para sa pagsasanay?
Ang TensorFlow Lite para sa Android ay isang magaan na bersyon ng TensorFlow na partikular na idinisenyo para sa mga mobile at naka-embed na device. Pangunahing ginagamit ito para sa pagpapatakbo ng mga pre-trained na machine learning na mga modelo sa mga mobile device upang maisagawa nang mahusay ang mga gawain sa paghihinuha. Ang TensorFlow Lite ay na-optimize para sa mga mobile platform at naglalayong magbigay ng mababang latency at isang maliit na laki ng binary upang paganahin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programming TensorFlow, TensorFlow Lite para sa Android
Ano ang gamit ng frozen graph?
Ang isang nakapirming graph sa konteksto ng TensorFlow ay tumutukoy sa isang modelo na ganap na sinanay at pagkatapos ay nai-save bilang isang file na naglalaman ng parehong arkitektura ng modelo at ang sinanay na mga timbang. Ang nakapirming graph na ito ay maaaring i-deploy para sa inference sa iba't ibang mga platform nang hindi nangangailangan ng orihinal na kahulugan ng modelo o access sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programming TensorFlow, Ipinakikilala ang TensorFlow Lite