نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
ہفتے کے روز، 13 اپریل 2024
by انکرب
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 میں سٹرکچر ان پٹ کو نیورل نیٹ ورک کی ٹریننگ کو باقاعدہ بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ہفتے کے روز، 13 اپریل 2024
by انکرب
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
ٹیگ کے تحت:
مصنوعی ذہانت, گراف ریگولرائزیشن, عصبی نیٹ ورک, این ایس ایل, ریگولرائزیشن کی تکنیک, TensorFlow