Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su tam tikromis papildomomis funkcijomis?
„PyTorch“ iš tiesų gali būti lyginamas su „NumPy“, veikiančiu GPU su papildomomis funkcijomis. „PyTorch“ yra atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, kurią sukūrė „Facebook“ AI tyrimų laboratorija, kuri suteikia lanksčią ir dinamišką skaičiavimo grafiko struktūrą, todėl ji ypač tinka gilaus mokymosi užduotims. Kita vertus, „NumPy“ yra pagrindinis mokslo paketas
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Įvadas, Įvadas į gilų mokymąsi su Python ir Pytorch
Ar šis teiginys teisingas ar klaidingas "Klasifikacinio neuroninio tinklo rezultatas turėtų būti tikimybių pasiskirstymas tarp klasių."
Dirbtinio intelekto srityje, ypač gilaus mokymosi srityje, klasifikavimo neuroniniai tinklai yra pagrindiniai įrankiai, skirti atlikti tokias užduotis kaip vaizdo atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kt. Aptariant klasifikacinio neuroninio tinklo išvestį, labai svarbu suprasti tikimybių pasiskirstymo tarp klasių sąvoką. Teiginys, kad
Ar gilaus mokymosi neuroninio tinklo modelio paleidimas keliuose „PyTorch“ GPU yra labai paprastas procesas?
Giluminio mokymosi neuroninio tinklo modelio paleidimas keliuose „PyTorch“ GPU nėra paprastas procesas, tačiau gali būti labai naudingas, nes pagreitėja mokymo laikas ir tvarkomi didesni duomenų rinkiniai. „PyTorch“, būdama populiari giluminio mokymosi sistema, teikia funkcijas, leidžiančias paskirstyti skaičiavimus keliuose GPU. Tačiau nustatyti ir efektyviai naudoti kelis GPU
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Įvadas, Įvadas į gilų mokymąsi su Python ir Pytorch
Ar įprastas neuroninis tinklas gali būti lyginamas su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija?
Įprastą neuroninį tinklą iš tiesų galima palyginti su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija. Norėdami suprasti šį palyginimą, turime įsigilinti į pagrindines neuroninių tinklų sąvokas ir daugybės parametrų modelio pasekmes. Neuroniniai tinklai yra mašininio mokymosi modelių klasė, įkvėpta
Kodėl mašininiame mokyme turime taikyti optimizavimą?
Optimizavimas vaidina lemiamą vaidmenį mokantis mašinoje, nes leidžia pagerinti modelių našumą ir efektyvumą, o tai galiausiai lemia tikslesnes prognozes ir greitesnį treniruočių laiką. Dirbtinio intelekto, ypač pažangaus gilaus mokymosi, srityje optimizavimo metodai yra būtini norint pasiekti naujausių rezultatų. Viena iš pagrindinių priežasčių kreiptis
Kaip „Google Vision“ API teikia papildomos informacijos apie aptiktą logotipą?
„Google Vision“ API yra galingas įrankis, kuris naudoja pažangius vaizdo supratimo būdus, kad aptiktų ir analizuotų įvairius vaizdo elementus. Viena iš pagrindinių API savybių yra jos galimybė identifikuoti ir pateikti papildomos informacijos apie aptiktus logotipus. Ši funkcija ypač naudinga įvairiose programose,
Kokie iššūkiai kyla aptinkant ir ištraukiant tekstą iš ranka rašytų vaizdų?
Teksto aptikimas ir ištraukimas iš ranka rašytų vaizdų kelia keletą iššūkių dėl būdingo ranka rašyto teksto kintamumo ir sudėtingumo. Šioje srityje „Google Vision“ API vaidina svarbų vaidmenį panaudojant dirbtinio intelekto metodus, kad būtų galima suprasti ir išgauti tekstą iš vaizdinių duomenų. Tačiau yra keletas kliūčių, kurias reikia įveikti
Ar gilus mokymasis gali būti interpretuojamas kaip modelio, pagrįsto giliuoju neuroniniu tinklu (DNN) apibrėžimas ir mokymas?
Gilus mokymasis iš tikrųjų gali būti interpretuojamas kaip modelio, pagrįsto giliuoju neuroniniu tinklu (DNN), apibrėžimas ir mokymas. Gilusis mokymasis yra mašininio mokymosi polaukis, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas kelių sluoksnių dirbtinių neuroninių tinklų, dar vadinamų giliaisiais neuroniniais tinklais, mokymui. Šie tinklai yra skirti mokytis hierarchinių duomenų vaizdų ir juos įgalinti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Kaip atpažinti, kad modelis permontuotas?
Norint atpažinti, ar modelis yra per daug pritaikytas, reikia suprasti per didelio pritaikymo sąvoką ir jos pasekmes mašininiam mokymuisi. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai modelis ypač gerai veikia pagal mokymo duomenis, bet nesugeba apibendrinti iki naujų, nematytų duomenų. Šis reiškinys kenkia modelio nuspėjamumui ir gali lemti prastą veikimą
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Kokie yra „Eager“ režimo, o ne įprasto „TensorFlow“, kai išjungtas „Eager“ režimas, naudojimo trūkumai?
„TensorFlow“ Eager režimas yra programavimo sąsaja, leidžianti nedelsiant atlikti operacijas, todėl lengviau derinti ir suprasti kodą. Tačiau yra keletas „Eager“ režimo trūkumų, palyginti su įprastu „TensorFlow“, kai Eager režimas išjungtas. Šiame atsakyme mes išsamiai išnagrinėsime šiuos trūkumus. Vienas iš pagrindinių
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „TensorFlow Eger“ režimas