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
ہم ڈیپ لرننگ ماڈلز میں تربیت کے دوران غیر ارادی دھوکہ دہی کو کیسے روک سکتے ہیں؟
ڈیپ لرننگ ماڈلز میں تربیت کے دوران غیر ارادی دھوکہ دہی کو روکنا ماڈل کی کارکردگی کی دیانت اور درستگی کو یقینی بنانے کے لیے بہت ضروری ہے۔ غیر ارادی دھوکہ دہی اس وقت ہو سکتی ہے جب ماڈل نادانستہ طور پر تربیتی ڈیٹا میں تعصبات یا نمونوں کا استحصال کرنا سیکھ لیتا ہے، جس کے نتیجے میں گمراہ کن نتائج برآمد ہوتے ہیں۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، اس کو کم کرنے کے لیے کئی حکمت عملیوں کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔
تربیت کے دوران CNN کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے کچھ عام تکنیکیں کیا ہیں؟
تربیت کے دوران Convolutional Neural Network (CNN) کی کارکردگی کو بہتر بنانا مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایک اہم کام ہے۔ سی این این کو کمپیوٹر کے مختلف وژن کے کاموں کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے، جیسے تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، اور سیمنٹک سیگمنٹیشن۔ CNN کی کارکردگی کو بہتر بنانے سے بہتر درستگی، تیز تر کنورجنسی، اور بہتر جنرلائزیشن ہو سکتی ہے۔
ہم ڈیپ نیورل نیٹ ورک (DNN) کلاسیفائر پر سوئچ کرکے اپنے ماڈل کی کارکردگی کو کیسے بہتر بنا سکتے ہیں؟
فیشن میں مشین لرننگ کے استعمال کے معاملے میں ڈیپ نیورل نیٹ ورک (DNN) کلاسیفائر پر سوئچ کر کے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے، کئی اہم اقدامات کیے جا سکتے ہیں۔ گہرے اعصابی نیٹ ورکس نے مختلف ڈومینز میں بڑی کامیابی دکھائی ہے، بشمول کمپیوٹر ویژن کے کام جیسے تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانا، اور سیگمنٹیشن۔ کی طرف سے