Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow คืออะไร
Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning (NSL) ของ TensorFlow เป็นคุณสมบัติสำคัญที่ปรับปรุงกระบวนการฝึกอบรมด้วยกราฟที่เป็นธรรมชาติ ใน NSL นั้น pack Neighbors API อำนวยความสะดวกในการสร้างตัวอย่างการฝึกโดยการรวบรวมข้อมูลจากโหนดข้างเคียงในโครงสร้างกราฟ API นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟ
การเรียนรู้แบบโครงสร้างประสาทสามารถนำไปใช้กับข้อมูลที่ไม่มีกราฟธรรมชาติได้หรือไม่?
การเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาท (NSL) เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่รวมสัญญาณที่มีโครงสร้างเข้ากับกระบวนการฝึกอบรม โดยทั่วไปสัญญาณที่มีโครงสร้างเหล่านี้จะแสดงเป็นกราฟ โดยที่โหนดสอดคล้องกับอินสแตนซ์หรือคุณลักษณะ และ Edge จะบันทึกความสัมพันธ์หรือความคล้ายคลึงระหว่างสัญญาณเหล่านั้น ในบริบทของ TensorFlow นั้น NSL ช่วยให้คุณสามารถรวมเทคนิคการปรับกราฟให้เป็นมาตรฐานระหว่างการฝึกอบรมได้
การเพิ่มจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นโครงข่ายประสาทเทียมเพิ่มความเสี่ยงของการท่องจำที่นำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไปหรือไม่?
การเพิ่มจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นโครงข่ายประสาทเทียมอาจมีความเสี่ยงสูงต่อการท่องจำ และอาจนำไปสู่การมีหน่วยความจำมากเกินไป การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองเรียนรู้รายละเอียดและสัญญาณรบกวนในข้อมูลการฝึกถึงขนาดที่ส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองกับข้อมูลที่มองไม่เห็น นี่เป็นปัญหาทั่วไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1
ผลลัพธ์ของล่าม TensorFlow Lite สำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องรู้จำวัตถุที่ป้อนเข้าด้วยเฟรมจากกล้องในอุปกรณ์เคลื่อนที่คืออะไร
TensorFlow Lite เป็นโซลูชันน้ำหนักเบาที่ TensorFlow มอบให้สำหรับการรันโมเดล Machine Learning บนอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ IoT เมื่อล่าม TensorFlow Lite ประมวลผลโมเดลการรู้จำวัตถุโดยมีเฟรมจากกล้องในอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นอินพุต โดยทั่วไปเอาต์พุตจะเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนเพื่อให้การคาดการณ์เกี่ยวกับวัตถุที่อยู่ในภาพในท้ายที่สุด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, ขอแนะนำ TensorFlow Lite
กราฟธรรมชาติคืออะไร และสามารถใช้เพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมได้หรือไม่
กราฟธรรมชาติคือการแสดงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงในรูปแบบกราฟิก โดยที่โหนดแสดงถึงเอนทิตี และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านี้ กราฟเหล่านี้มักใช้ในการสร้างแบบจำลองระบบที่ซับซ้อน เช่น เครือข่ายสังคม เครือข่ายการอ้างอิง เครือข่ายทางชีววิทยา และอื่นๆ กราฟธรรมชาติจะบันทึกรูปแบบที่ซับซ้อนและการขึ้นต่อกันของข้อมูล ทำให้กราฟเหล่านี้มีคุณค่าสำหรับเครื่องจักรต่างๆ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเรียนรู้โครงสร้างประสาทด้วย TensorFlow, ฝึกกับกราฟธรรมชาติ
ข้อมูลโครงสร้างใน Neural Structured Learning สามารถใช้เพื่อทำให้การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเป็นปกติได้หรือไม่
การเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาท (NSL) เป็นเฟรมเวิร์กใน TensorFlow ที่ช่วยให้สามารถฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้สัญญาณที่มีโครงสร้าง นอกเหนือจากอินพุตฟีเจอร์มาตรฐาน สัญญาณที่มีโครงสร้างสามารถแสดงเป็นกราฟ โดยที่โหนดสอดคล้องกับอินสแตนซ์และเอดจ์จับความสัมพันธ์ระหว่างสัญญาณเหล่านั้น กราฟเหล่านี้สามารถใช้เพื่อเข้ารหัสประเภทต่างๆ
กราฟธรรมชาติรวมถึงกราฟการเกิดขึ้นร่วม กราฟอ้างอิง หรือกราฟข้อความหรือไม่
กราฟธรรมชาติครอบคลุมโครงสร้างกราฟที่หลากหลายซึ่งจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีในสถานการณ์ต่างๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง กราฟการเกิดร่วม กราฟอ้างอิง และกราฟข้อความล้วนเป็นตัวอย่างของกราฟธรรมชาติที่จับความสัมพันธ์ประเภทต่างๆ และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการใช้งานต่างๆ ภายในสาขาปัญญาประดิษฐ์ กราฟการเกิดขึ้นร่วมกันแสดงถึงการเกิดขึ้นร่วมกัน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเรียนรู้โครงสร้างประสาทด้วย TensorFlow, ฝึกกับกราฟธรรมชาติ
TensorFlow lite สำหรับ Android ใช้สำหรับการอนุมานเท่านั้นหรือสามารถใช้เพื่อการฝึกอบรมด้วยหรือไม่
TensorFlow Lite สำหรับ Android เป็น TensorFlow เวอร์ชันน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว โดยหลักแล้วจะใช้สำหรับการรันโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าบนอุปกรณ์มือถือเพื่อทำงานอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow Lite ได้รับการปรับให้เหมาะกับแพลตฟอร์มมือถือและมีเป้าหมายเพื่อให้เวลาแฝงต่ำและขนาดไบนารี่เล็กเพื่อเปิดใช้งาน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, TensorFlow Lite สำหรับ Android
การใช้กราฟแช่แข็งคืออะไร?
กราฟหยุดนิ่งในบริบทของ TensorFlow หมายถึงโมเดลที่ได้รับการฝึกอย่างเต็มรูปแบบ จากนั้นจึงบันทึกเป็นไฟล์เดียวที่มีทั้งสถาปัตยกรรมของโมเดลและตุ้มน้ำหนักที่ได้รับการฝึก กราฟที่ตรึงไว้นี้สามารถนำไปใช้เพื่อการอนุมานบนแพลตฟอร์มต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องใช้คำจำกัดความของโมเดลดั้งเดิมหรือเข้าถึง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, ขอแนะนำ TensorFlow Lite
ใครเป็นผู้สร้างกราฟที่ใช้ในเทคนิคการทำให้กราฟเป็นมาตรฐาน โดยเกี่ยวข้องกับกราฟโดยที่โหนดเป็นตัวแทนของจุดข้อมูล และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล
การทำให้กราฟเป็นมาตรฐานเป็นเทคนิคพื้นฐานในการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการสร้างกราฟโดยที่โหนดเป็นตัวแทนของจุดข้อมูล และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล ในบริบทของการเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาท (NSL) ด้วย TensorFlow กราฟจะถูกสร้างขึ้นโดยกำหนดวิธีการเชื่อมต่อจุดข้อมูลโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงหรือความสัมพันธ์ ที่