Keras เป็นห้องสมุด Deep Learning TensorFlow ที่ดีกว่า TFlearn หรือไม่
Keras และ TFlearn เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมสองแห่งที่สร้างขึ้นจาก TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Google ในขณะที่ทั้ง Keras และ TFlearn มุ่งหวังที่จะลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม แต่ก็มีความแตกต่างระหว่างทั้งสองที่อาจทำให้เป็นทางเลือกที่ดีกว่าขึ้นอยู่กับความเฉพาะเจาะจง
ใน TensorFlow 2.0 และใหม่กว่า เซสชันจะไม่ถูกใช้โดยตรงอีกต่อไป มีเหตุผลใดบ้างที่จะใช้มัน?
ใน TensorFlow 2.0 และเวอร์ชันใหม่กว่า แนวคิดของเซสชันซึ่งเป็นองค์ประกอบพื้นฐานใน TensorFlow เวอร์ชันก่อนหน้าได้เลิกใช้งานแล้ว เซสชันต่างๆ ถูกใช้ใน TensorFlow 1.x เพื่อเรียกใช้กราฟหรือส่วนต่างๆ ของกราฟ ช่วยให้สามารถควบคุมเวลาและสถานที่ที่การคำนวณจะเกิดขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม ด้วยการเปิดตัว TensorFlow 2.0 การดำเนินการที่กระตือรือร้นจึงเกิดขึ้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, TensorFlow, พื้นฐานของ TensorFlow
กราฟธรรมชาติคืออะไร และสามารถใช้เพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมได้หรือไม่
กราฟธรรมชาติคือการแสดงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงในรูปแบบกราฟิก โดยที่โหนดแสดงถึงเอนทิตี และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านี้ กราฟเหล่านี้มักใช้ในการสร้างแบบจำลองระบบที่ซับซ้อน เช่น เครือข่ายสังคม เครือข่ายการอ้างอิง เครือข่ายทางชีววิทยา และอื่นๆ กราฟธรรมชาติจะบันทึกรูปแบบที่ซับซ้อนและการขึ้นต่อกันของข้อมูล ทำให้กราฟเหล่านี้มีคุณค่าสำหรับเครื่องจักรต่างๆ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเรียนรู้โครงสร้างประสาทด้วย TensorFlow, ฝึกกับกราฟธรรมชาติ
พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร อัลกอริธึมบนโครงข่ายประสาทเทียมมีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและทำการคาดการณ์ตามข้อมูล อัลกอริธึมเหล่านี้ประกอบด้วยชั้นของโหนดที่เชื่อมต่อถึงกัน ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ เพื่อฝึกฝนและใช้โครงข่ายประสาทเทียมอย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีพารามิเตอร์สำคัญหลายประการ
TensorFlow คืออะไร?
TensorFlow เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow เป็นที่รู้จักเป็นพิเศษในด้านความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และความสะดวกในการใช้งาน ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับทั้งสอง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, การคาดการณ์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับ
หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
เมื่อทำงานร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ในขอบเขตของการจดจำภาพ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความหมายของภาพสีและภาพระดับสีเทา ในบริบทของการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ PyTorch ความแตกต่างระหว่างรูปภาพทั้งสองประเภทนี้อยู่ที่จำนวนช่องทางที่รูปภาพเหล่านั้นมีอยู่ ภาพสีโดยทั่วไป
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานมีบทบาทสำคัญในโครงข่ายประสาทเทียม โดยทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบสำคัญในการพิจารณาว่าควรเปิดใช้งานเซลล์ประสาทหรือไม่ แนวคิดเรื่องฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถเปรียบได้กับการยิงของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ เช่นเดียวกับเซลล์ประสาทในสมองที่ลุกไหม้หรือยังคงไม่ทำงานอยู่
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, บทนำ, บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ Pytorch
PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
PyTorch และ NumPy เป็นไลบรารีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก แม้ว่าไลบรารีทั้งสองจะมีฟังก์ชันสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องประมวลผลบน GPU และฟังก์ชันเพิ่มเติมที่มีให้ NumPy เป็นไลบรารีพื้นฐานสำหรับ
การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
ในขอบเขตของการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการประเมินแบบจำลองและการประเมินประสิทธิภาพ ความแตกต่างระหว่างการสูญเสียนอกตัวอย่างและการสูญเสียการตรวจสอบถือเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง การทำความเข้าใจแนวคิดเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ปฏิบัติงานที่มุ่งหมายที่จะเข้าใจประสิทธิภาพและความสามารถในการสรุปทั่วไปของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของตน เพื่อเจาะลึกความซับซ้อนของข้อกำหนดเหล่านี้
เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
TensorBoard และ Matplotlib เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ใช้สำหรับแสดงข้อมูลเป็นภาพและประสิทธิภาพของโมเดลในโปรเจ็กต์การเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้งานใน PyTorch แม้ว่า Matplotlib จะเป็นไลบรารีการลงจุดอเนกประสงค์ที่ใช้สร้างกราฟและแผนภูมิประเภทต่างๆ ได้ แต่ TensorBoard ก็นำเสนอฟีเจอร์พิเศษเพิ่มเติมที่ปรับแต่งมาสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะ ในบริบทนี้