ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
لفظ کی نمائندگی کو ویکٹر کے طور پر دیکھنے کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے سرایت کرنے والی پرت کو استعمال کرنے کے لیے، ہمیں ورڈ ایمبیڈنگز کے بنیادی تصورات اور عصبی نیٹ ورکس میں ان کے اطلاق کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے۔ ورڈ ایمبیڈنگز ایک مسلسل ویکٹر اسپیس میں الفاظ کی گھنی ویکٹر نمائندگی ہیں جو الفاظ کے درمیان معنوی رشتوں کو پکڑتی ہیں۔ یہ سرایتیں ہیں۔
تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
تصویر کی شناخت کے کاموں پر لاگو convolutional neural نیٹ ورک (CNN) کے عمل میں فیچر نکالنا ایک اہم مرحلہ ہے۔ CNNs میں، فیچر نکالنے کے عمل میں درست درجہ بندی کی سہولت کے لیے ان پٹ امیجز سے بامعنی خصوصیات کو نکالنا شامل ہے۔ یہ عمل ضروری ہے کیونکہ امیجز سے خام پکسل ویلیوز درجہ بندی کے کاموں کے لیے براہ راست موزوں نہیں ہیں۔ کی طرف سے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, TensorFlow.js, لباس کی تصاویر کو درجہ بندی کرنے کے لئے ٹینسرفلو کا استعمال
TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
TensorFlow Keras Tokenizer API ٹیکسٹ ڈیٹا کی موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے، جو کہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے کاموں میں ایک اہم قدم ہے۔ TensorFlow Keras میں Tokenizer مثال کو ترتیب دیتے وقت، پیرامیٹرز میں سے ایک جو سیٹ کیا جا سکتا ہے وہ ہے `num_words` پیرامیٹر، جو تعدد کی بنیاد پر رکھے جانے والے الفاظ کی زیادہ سے زیادہ تعداد کی وضاحت کرتا ہے۔
کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
TensorFlow Keras Tokenizer API کو حقیقتاً متن کے ایک کارپس میں اکثر آنے والے الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ٹوکنائزیشن نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں ایک بنیادی قدم ہے جس میں مزید پروسیسنگ کی سہولت کے لیے متن کو چھوٹی اکائیوں، عام طور پر الفاظ یا ذیلی الفاظ میں توڑنا شامل ہے۔ TensorFlow میں Tokenizer API موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے۔
کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
TensorFlow کے Neural Structured Learning (NSL) میں پیک پڑوسی API درحقیقت قدرتی گراف ڈیٹا کی بنیاد پر ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ NSL ایک مشین لرننگ فریم ورک ہے جو گراف کے ڈھانچے والے ڈیٹا کو تربیتی عمل میں ضم کرتا ہے، فیچر ڈیٹا اور گراف ڈیٹا دونوں کا فائدہ اٹھا کر ماڈل کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔ استعمال کرتے ہوئے ۔
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 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۔