న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని స్ట్రక్చర్ ఇన్పుట్ను న్యూరల్ నెట్వర్క్ శిక్షణను క్రమబద్ధీకరించడానికి ఉపయోగించవచ్చా?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది టెన్సర్ఫ్లోలో ఒక ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది స్టాండర్డ్ ఫీచర్ ఇన్పుట్లతో పాటు స్ట్రక్చర్డ్ సిగ్నల్లను ఉపయోగించి న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శిక్షణను అనుమతిస్తుంది. నిర్మాణాత్మక సంకేతాలను గ్రాఫ్లుగా సూచించవచ్చు, ఇక్కడ నోడ్లు సందర్భాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి మరియు అంచులు వాటి మధ్య సంబంధాలను సంగ్రహిస్తాయి. ఈ గ్రాఫ్లను వివిధ రకాల ఎన్కోడ్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో శిక్షణ సమయంలో మనం అనుకోకుండా మోసం చేయడాన్ని ఎలా నిరోధించవచ్చు?
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో శిక్షణ సమయంలో అనుకోకుండా మోసం చేయడాన్ని నివారించడం మోడల్ పనితీరు యొక్క సమగ్రత మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి కీలకం. మోడల్ అనుకోకుండా శిక్షణ డేటాలో పక్షపాతాలు లేదా కళాఖండాలను దోపిడీ చేయడం నేర్చుకున్నప్పుడు అనుకోకుండా మోసం జరగవచ్చు, ఇది తప్పుదారి పట్టించే ఫలితాలకు దారి తీస్తుంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, తగ్గించడానికి అనేక వ్యూహాలను ఉపయోగించవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసంతో అభివృద్ధి చెందుతోంది, మోడల్ విశ్లేషణ, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణ సమయంలో CNN పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కొన్ని సాధారణ పద్ధతులు ఏమిటి?
శిక్షణ సమయంలో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) పనితీరును మెరుగుపరచడం అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో కీలకమైన పని. ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్ల కోసం CNNలు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. CNN పనితీరును మెరుగుపరచడం వలన మెరుగైన ఖచ్చితత్వం, వేగవంతమైన కలయిక మరియు మెరుగైన సాధారణీకరణకు దారితీయవచ్చు.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), శిక్షణ కన్వ్నెట్, పరీక్ష సమీక్ష
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మేము మా మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరచవచ్చు?
ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేస్ రంగంలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, అనేక కీలక దశలను తీసుకోవచ్చు. ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెగ్మెంటేషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లతో సహా వివిధ డొమైన్లలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు గొప్ప విజయాన్ని చూపించాయి. ద్వారా