نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
TensorFlow کے Neural Structured Learning (NSL) میں پیک پڑوسی API ایک اہم خصوصیت ہے جو قدرتی گراف کے ساتھ تربیتی عمل کو بہتر بناتی ہے۔ NSL میں، پیک پڑوسیز API گراف ڈھانچے میں پڑوسی نوڈس سے معلومات کو جمع کرکے تربیتی مثالیں بنانے میں سہولت فراہم کرتا ہے۔ یہ API خاص طور پر اس وقت مفید ہے جب گراف ساختہ ڈیٹا سے نمٹنے کے لیے،
کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ کو ڈیٹا کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے جس کے لیے کوئی قدرتی گراف نہیں ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ایک مشین لرننگ فریم ورک ہے جو تربیتی عمل میں سٹرکچرڈ سگنلز کو ضم کرتا ہے۔ یہ ساختی سگنلز عام طور پر گراف کے طور پر پیش کیے جاتے ہیں، جہاں نوڈس مثالوں یا خصوصیات سے مطابقت رکھتے ہیں، اور کنارے ان کے درمیان تعلقات یا مماثلتوں کو پکڑتے ہیں۔ TensorFlow کے تناظر میں، NSL آپ کو تربیت کے دوران گراف ریگولرائزیشن کی تکنیکوں کو شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
کیا مصنوعی عصبی نیٹ ورک کی پرت میں نیوران کی تعداد میں اضافے سے حافظے کا خطرہ بڑھ جاتا ہے جس کی وجہ سے اوور فٹنگ ہوتی ہے؟
مصنوعی عصبی نیٹ ورک کی پرت میں نیوران کی تعداد میں اضافہ درحقیقت حافظے کا زیادہ خطرہ پیدا کر سکتا ہے، جو ممکنہ طور پر اوور فٹنگ کا باعث بنتا ہے۔ اوور فٹنگ اس وقت ہوتی ہے جب ایک ماڈل ٹریننگ ڈیٹا میں تفصیلات اور شور کو اس حد تک سیکھتا ہے کہ یہ غیر دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی کارکردگی پر منفی اثر ڈالتا ہے۔ یہ ایک عام مسئلہ ہے۔
موبائل ڈیوائس کیمرہ کے فریم کے ساتھ کسی آبجیکٹ ریکگنیشن مشین لرننگ ماڈل کے لیے TensorFlow Lite انٹرپریٹر کا آؤٹ پٹ کیا ہے؟
TensorFlow Lite ایک ہلکا پھلکا حل ہے جو TensorFlow کی طرف سے موبائل اور IoT آلات پر مشین لرننگ ماڈل چلانے کے لیے فراہم کیا گیا ہے۔ جب TensorFlow Lite انٹرپریٹر ان پٹ کے طور پر موبائل ڈیوائس کیمرہ سے فریم کے ساتھ آبجیکٹ ریکگنیشن ماڈل پر کارروائی کرتا ہے، تو آؤٹ پٹ میں عموماً تصویر میں موجود اشیاء کے حوالے سے پیشین گوئیاں فراہم کرنے کے لیے کئی مراحل شامل ہوتے ہیں۔
قدرتی گراف کیا ہیں اور کیا انہیں نیورل نیٹ ورک کی تربیت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
قدرتی گراف حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کی گرافیکل نمائندگی ہیں جہاں نوڈس اداروں کی نمائندگی کرتے ہیں، اور کنارے ان اداروں کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرتے ہیں۔ یہ گراف عام طور پر پیچیدہ نظاموں جیسے سوشل نیٹ ورکس، حوالہ جات کے نیٹ ورکس، حیاتیاتی نیٹ ورکس، اور مزید کو ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ قدرتی گراف ڈیٹا میں موجود پیچیدہ نمونوں اور انحصار کو پکڑتے ہیں، جو انہیں مختلف مشینوں کے لیے قیمتی بناتے ہیں۔
کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ میں سٹرکچر ان پٹ کو نیورل نیٹ ورک کی ٹریننگ کو باقاعدہ بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) TensorFlow میں ایک فریم ورک ہے جو معیاری فیچر ان پٹس کے علاوہ سٹرکچرڈ سگنلز کا استعمال کرتے ہوئے نیورل نیٹ ورکس کی تربیت کی اجازت دیتا ہے۔ سٹرکچرڈ سگنلز کو گراف کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے، جہاں نوڈس مثالوں سے مطابقت رکھتے ہیں اور کناروں کو ان کے درمیان تعلقات کو پکڑتے ہیں۔ یہ گراف مختلف قسم کے انکوڈ کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو کے ساتھ عصبی ساخت کا سیکھنا, قدرتی گراف کے ساتھ تربیت
کیا قدرتی گراف میں شریک وقوعہ کے گراف، حوالہ جات، یا متن کے گراف شامل ہیں؟
قدرتی گراف گراف ڈھانچے کی ایک متنوع رینج کو گھیرے ہوئے ہیں جو مختلف حقیقی دنیا کے منظرناموں میں اداروں کے درمیان تعلقات کو ماڈل کرتے ہیں۔ ہم آہنگی کے گراف، حوالہ جات کے گراف، اور ٹیکسٹ گرافس قدرتی گراف کی تمام مثالیں ہیں جو مختلف قسم کے رشتوں کو حاصل کرتی ہیں اور مصنوعی ذہانت کے میدان میں مختلف ایپلی کیشنز میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں۔ شریک وقوع کے گرافس شریک واقعہ کی نمائندگی کرتے ہیں۔
کیا TensorFlow lite for Android صرف اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے یا اسے تربیت کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے؟
TensorFlow Lite for Android TensorFlow کا ہلکا پھلکا ورژن ہے جو خاص طور پر موبائل اور ایمبیڈڈ ڈیوائسز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ بنیادی طور پر موبائل آلات پر پہلے سے تربیت یافتہ مشین لرننگ ماڈل چلانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ تخمینہ کے کاموں کو مؤثر طریقے سے انجام دیا جا سکے۔ TensorFlow Lite کو موبائل پلیٹ فارمز کے لیے بہتر بنایا گیا ہے اور اس کا مقصد کم تاخیر اور ایک چھوٹا سا بائنری سائز فراہم کرنا ہے۔
منجمد گراف کا استعمال کیا ہے؟
TensorFlow کے تناظر میں ایک منجمد گراف ایک ایسے ماڈل سے مراد ہے جو مکمل طور پر تربیت یافتہ ہو اور پھر ایک فائل کے طور پر محفوظ کیا گیا ہو جس میں ماڈل فن تعمیر اور تربیت یافتہ وزن دونوں شامل ہوں۔ اس منجمد گراف کو اصل ماڈل کی تعریف یا اس تک رسائی کی ضرورت کے بغیر مختلف پلیٹ فارمز پر اندازہ لگانے کے لیے تعینات کیا جا سکتا ہے۔
گراف ریگولرائزیشن تکنیک میں استعمال ہونے والا گراف کون بناتا ہے، جس میں ایک گراف شامل ہوتا ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں؟
گراف ریگولرائزیشن مشین لرننگ میں ایک بنیادی تکنیک ہے جس میں ایک گراف بنانا شامل ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ TensorFlow کے ساتھ نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) کے تناظر میں، گراف اس بات کی وضاحت کرتے ہوئے بنایا گیا ہے کہ ڈیٹا پوائنٹس ان کی مماثلت یا رشتوں کی بنیاد پر کیسے جڑے ہوئے ہیں۔ دی
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو کے ساتھ عصبی ساخت کا سیکھنا, نیورل سٹرکچرڈ لرننگ فریم ورک کا جائزہ