یہ تجویز درست ہے یا غلط
مصنوعی ذہانت کے دائرے میں، خاص طور پر گہری تعلیم کے میدان میں، درجہ بندی نیورل نیٹ ورکس کاموں کے لیے بنیادی اوزار ہیں جیسے کہ تصویر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور بہت کچھ۔ درجہ بندی کے اعصابی نیٹ ورک کے آؤٹ پٹ پر بحث کرتے وقت، کلاسوں کے درمیان امکانی تقسیم کے تصور کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ بیان کہ
کن حالات میں بے ترتیب متغیر کی اینٹروپی ختم ہو جاتی ہے، اور اس کا متغیر کے بارے میں کیا مطلب ہے؟
بے ترتیب متغیر کی اینٹروپی سے مراد متغیر سے وابستہ غیر یقینی یا بے ترتیب پن کی مقدار ہے۔ سائبرسیکیوریٹی کے میدان میں، خاص طور پر کوانٹم کرپٹوگرافی میں، ان حالات کو سمجھنا جن کے تحت بے ترتیب متغیر کی اینٹروپی غائب ہوجاتی ہے۔ یہ علم کرپٹوگرافک سسٹمز کی حفاظت اور وشوسنییتا کا اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔ اینٹروپی
- میں شائع سائبر سیکیورٹی, EITC/IS/QCF کوانٹم کرپٹوگرافی کے بنیادی اصول, ینٹراپی, کلاسیکل اینٹراپی, امتحان کا جائزہ
بے ترتیب متغیر کی اینٹروپی کیسے تبدیل ہوتی ہے جب امکان کو نتائج کے درمیان یکساں طور پر تقسیم کیا جاتا ہے اس کے مقابلے میں جب یہ ایک نتیجہ کی طرف متعصب ہوتا ہے؟
سائبرسیکیوریٹی، کوانٹم کرپٹوگرافی بنیادی اصولوں کے میدان میں، اینٹروپی کا تصور کرپٹوگرافک سسٹمز کی حفاظت کو سمجھنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ اینٹروپی کسی بے ترتیب متغیر سے وابستہ غیر یقینی یا بے ترتیب پن کی پیمائش کرتی ہے، جو اس تناظر میں ایک کرپٹوگرافک الگورتھم یا خفیہ کلید کی اقدار کے نتائج ہو سکتے ہیں۔ کلاسیکی میں
کلاسیکی اینٹروپی دیے گئے نظام میں غیر یقینی یا بے ترتیب پن کی پیمائش کیسے کرتی ہے؟
کلاسیکل اینٹروپی انفارمیشن تھیوری کے میدان میں ایک بنیادی تصور ہے جو کسی دیے گئے نظام میں غیر یقینی یا بے ترتیب پن کی پیمائش کرتا ہے۔ یہ کسی نظام کی حالت کو بیان کرنے کے لیے درکار معلومات کی مقدار یا تجربے کے نتائج سے وابستہ غیر یقینی صورتحال کی مقدار کا ایک مقداری پیمانہ فراہم کرتا ہے۔ یہ سمجھنے کے لیے کہ کیسے
- میں شائع سائبر سیکیورٹی, EITC/IS/QCF کوانٹم کرپٹوگرافی کے بنیادی اصول, ینٹراپی, کلاسیکل اینٹراپی, امتحان کا جائزہ
AI پونگ گیم میں نیورل نیٹ ورک ماڈل کی آؤٹ پٹ کی نمائندگی کیسے کی جاتی ہے؟
TensorFlow.js کا استعمال کرتے ہوئے لاگو کردہ AI Pong گیم میں، نیورل نیٹ ورک ماڈل کے آؤٹ پٹ کو اس طرح دکھایا جاتا ہے جو گیم کو فیصلے کرنے اور کھلاڑی کے اعمال کا جواب دینے کے قابل بناتا ہے۔ یہ سمجھنے کے لیے کہ یہ کیسے حاصل ہوتا ہے، آئیے گیم میکینکس کی تفصیلات اور نیورل نیٹ ورک کے کردار کا جائزہ لیتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, TensorFlow.js والے براؤزر میں گہری سیکھنے, TensorFlow.js میں AI پونگ, امتحان کا جائزہ
ایک جہت میں ایک آزاد ذرہ کے لیے شروڈنگر کی مساوات کیا بیان کرتی ہے؟
ایک جہت میں ایک آزاد ذرہ کے لیے شروڈنگر مساوات کوانٹم میکانکس میں ایک بنیادی مساوات ہے جو کسی ایسے ذرے کے رویے کو بیان کرتی ہے جس پر کوئی بیرونی قوتیں عمل نہیں کرتی ہیں۔ یہ ذرہ کی لہر کے فعل کی ریاضیاتی نمائندگی فراہم کرتا ہے، جو مختلف مقامات پر ذرہ کو تلاش کرنے کے امکانی تقسیم کو انکوڈ کرتا ہے۔
آسان ایک جہتی ماڈل میں، الیکٹران کی حالت کیسے بیان کی گئی ہے اور عدد αsubJ کی کیا اہمیت ہے؟
آسان ایک جہتی ماڈل میں، الیکٹران کی حالت کو ایک مسلسل کوانٹم حالت سے بیان کیا جاتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ الیکٹران کی پوزیشن اور رفتار ایک خاص حد کے اندر کسی بھی قدر کو لے سکتی ہے۔ الیکٹران کی حالت کو ایک ویو فنکشن کے ذریعے ظاہر کیا جاتا ہے، جو کہ ایک ریاضیاتی فعل ہے جو امکانی طول و عرض کو بیان کرتا ہے۔
ڈبل سلٹ تجربے میں پتہ لگانے کا امکان انفرادی طور پر ہر سلٹ کے امکانات کے مجموعے کے برابر کیوں نہیں ہے؟
ڈبل سلٹ تجربہ کوانٹم میکانکس میں ایک بنیادی تجربہ ہے جو مادے کی لہر ذرہ دوہرییت اور کوانٹم سسٹمز کی امکانی نوعیت کو ظاہر کرتا ہے۔ اس تجربے میں، ذرات کی ایک شہتیر، جیسے کہ الیکٹران یا فوٹان، کو ایک رکاوٹ کی طرف رخ کیا جاتا ہے جس میں دو تنگ سلٹ ہوتے ہیں۔ ذرات سلٹ سے گزر کر ایک تخلیق کرتے ہیں۔
- میں شائع کوانٹم معلومات, EITC/QI/QIF کوانٹم معلومات کے بنیادی اصول, کوانٹم میکانکس کا تعارف, لہروں اور گولیوں کے ساتھ ڈبل سلٹ تجربہ, امتحان کا جائزہ
نیورل نیٹ ورک ماڈل کی آؤٹ پٹ لیئر میں سافٹ میکس ایکٹیویشن فنکشن استعمال کرنے کا مقصد کیا ہے؟
نیورل نیٹ ورک ماڈل کی آؤٹ پٹ لیئر میں سافٹ میکس ایکٹیویشن فنکشن کو استعمال کرنے کا مقصد پچھلی پرت کے آؤٹ پٹس کو ایک سے زیادہ کلاسوں میں امکانی تقسیم میں تبدیل کرنا ہے۔ یہ ایکٹیویشن فنکشن درجہ بندی کے کاموں میں خاص طور پر کارآمد ہے جہاں مقصد متعدد ممکنہ میں سے کسی ایک کو ان پٹ تفویض کرنا ہے۔