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؟
جمعہ ، 05 اپریل 2024
by انکرب
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
ٹیگ کے تحت:
مصنوعی ذہانت, ڈیٹا کی نمائندگی, گراف ریگولرائزیشن, مشین لرننگ, عصبی نیٹ ورک, نیم زیر نگرانی لرننگ
نیم زیر نگرانی سیکھنے کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
منگل ، 27 فروری 2024
by پیٹریسیا مینویلیٹا ایزکیرڈو سرمینٹو
نیم زیر نگرانی لرننگ ایک مشین لرننگ پیراڈائم ہے جو زیر نگرانی لرننگ (جہاں تمام ڈیٹا لیبل لگا ہوا ہے) اور غیر زیر نگرانی لرننگ (جہاں کوئی ڈیٹا لیبل نہیں ہے) کے درمیان آتا ہے۔ نیم زیر نگرانی سیکھنے میں، الگورتھم لیبل والے ڈیٹا کی ایک چھوٹی سی مقدار اور بغیر لیبل والے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کے امتزاج سے سیکھتا ہے۔ حاصل کرنے کے دوران یہ نقطہ نظر خاص طور پر مفید ہے
ٹیگ کے تحت:
مصنوعی ذہانت, تصویری درجہ بندی, مشین لرننگ, چھدم لیبلنگ, نیم زیر نگرانی لرننگ, بغیر لیبل والا ڈیٹا