ข้อดีของการใช้โมเดล Keras ก่อนแล้วจึงแปลงเป็นตัวประมาณค่า TensorFlow แทนที่จะใช้ TensorFlow โดยตรง
เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดล Machine Learning ทั้ง Keras และ TensorFlow ต่างก็เป็นเฟรมเวิร์กยอดนิยมที่มีฟังก์ชันและความสามารถที่หลากหลาย แม้ว่า TensorFlow จะเป็นไลบรารีที่ทรงพลังและยืดหยุ่นสำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก แต่ Keras ก็มอบ API ระดับที่สูงกว่าซึ่งทำให้กระบวนการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมง่ายขึ้น ในบางกรณีนั้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การขยาย Keras ด้วยตัวประมาณค่า
หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะใน Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch เมื่อทำงานกับข้อมูลและชุดข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์อินพุตที่กำหนด ในกรณีนี้ อินพุตประกอบด้วยรายการอาร์เรย์จำนวนมาก โดยแต่ละรายการจะจัดเก็บแผนที่ความร้อนที่แสดงถึงเอาต์พุต
ช่องสัญญาณออกมีอะไรบ้าง?
ช่องสัญญาณเอาท์พุตหมายถึงจำนวนคุณลักษณะหรือรูปแบบเฉพาะที่เครือข่ายประสาทเทียม (CNN) สามารถเรียนรู้และดึงข้อมูลจากภาพอินพุตได้ ในบริบทของการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ PyTorch ช่องสัญญาณเอาต์พุตเป็นแนวคิดพื้นฐานในการฝึกอบรม Convnet การทำความเข้าใจช่องทางเอาท์พุตเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการออกแบบและฝึกอบรม CNN อย่างมีประสิทธิภาพ
ความหมายของจำนวนช่องสัญญาณอินพุต (พารามิเตอร์ตัวที่ 1 ของ nn.Conv2d) คืออะไร?
จำนวนช่องสัญญาณอินพุต ซึ่งเป็นพารามิเตอร์แรกของฟังก์ชัน nn.Conv2d ใน PyTorch หมายถึงจำนวนแผนที่คุณลักษณะหรือช่องในรูปภาพอินพุต มันไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับจำนวนค่า "สี" ของรูปภาพ แต่แสดงถึงจำนวนคุณลักษณะหรือรูปแบบที่แตกต่างกันซึ่ง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, Convolution Neural Network (CNN), Convnet การฝึกอบรม
Overfitting เกิดขึ้นเมื่อใด?
การโอเวอร์ฟิตเกิดขึ้นในสาขาปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในขอบเขตของการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นรากฐานของสาขานี้ Overfitting เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนเป็นอย่างดีในชุดข้อมูลใดชุดหนึ่ง จนถึงขอบเขตที่ทำให้มันมีความเชี่ยวชาญมากเกินไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, โครงข่ายประสาท, ฐานรากของเครือข่ายประสาทเทียม
การฝึกโมเดลหมายความว่าอย่างไร การเรียนรู้ประเภทไหน Deep, Ensemble, Transfer ดีที่สุด? การเรียนรู้มีประสิทธิภาพอย่างไม่มีกำหนดหรือไม่?
การฝึกอบรม "แบบจำลอง" ในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงกระบวนการสอนอัลกอริทึมให้จดจำรูปแบบและคาดการณ์ตามข้อมูลอินพุต กระบวนการนี้เป็นขั้นตอนสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่แบบจำลองจะเรียนรู้จากตัวอย่างและสรุปความรู้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ ที่นั่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
โมเดลเครือข่ายประสาท PyTorch สามารถมีรหัสเดียวกันสำหรับการประมวลผล CPU และ GPU ได้หรือไม่
โดยทั่วไป โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมใน PyTorch สามารถมีรหัสเดียวกันสำหรับการประมวลผลทั้ง CPU และ GPU PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สยอดนิยมที่ให้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม หนึ่งในคุณสมบัติหลักของ PyTorch คือความสามารถในการสลับระหว่าง CPU ได้อย่างราบรื่น
Generative Adversarial Networks (GANs) อาศัยแนวคิดของผู้สร้างและผู้เลือกปฏิบัติหรือไม่?
GAN ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะตามแนวคิดของเครื่องกำเนิดและเครื่องจำแนก GAN เป็นคลาสของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก: ตัวสร้างและตัวจำแนก ตัวสร้างใน GAN มีหน้าที่สร้างตัวอย่างข้อมูลสังเคราะห์ที่คล้ายกับข้อมูลการฝึก มันใช้สัญญาณรบกวนแบบสุ่มเช่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, แบบจำลองการกำเนิดขั้นสูง, แบบจำลองตัวแปรแฝงที่ทันสมัย
ข้อดีและข้อเสียของการเพิ่มโหนดเพิ่มเติมใน DNN คืออะไร
การเพิ่มโหนดเพิ่มเติมให้กับ Deep Neural Network (DNN) อาจมีทั้งข้อดีและข้อเสีย เพื่อให้เข้าใจสิ่งเหล่านี้ สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจอย่างชัดเจนว่า DNN คืออะไรและทำงานอย่างไร DNN เป็นเครือข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบโครงสร้างและหน้าที่ของ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปคืออะไร
ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปเป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก โดยเฉพาะในบริบทของอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมตามการไล่ระดับสี มันหมายถึงปัญหาของการไล่ระดับสีที่ลดลงแบบทวีคูณในขณะที่มันแพร่กระจายไปข้างหลังผ่านชั้นของเครือข่ายเชิงลึกในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ ปรากฏการณ์นี้สามารถขัดขวางการบรรจบกันอย่างมีนัยสำคัญ