కేవలం TensorFlowని నేరుగా ఉపయోగించడం కంటే ముందుగా Keras మోడల్ని ఉపయోగించి ఆపై దానిని TensorFlow అంచనాగా మార్చడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడం విషయానికి వస్తే, కెరాస్ మరియు టెన్సర్ఫ్లో రెండూ ప్రముఖ ఫ్రేమ్వర్క్లు, ఇవి అనేక రకాల కార్యాచరణలు మరియు సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి. టెన్సర్ఫ్లో లోతైన అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన లైబ్రరీ అయితే, కెరాస్ నాడీ నెట్వర్క్లను సృష్టించే ప్రక్రియను సులభతరం చేసే ఉన్నత-స్థాయి APIని అందిస్తుంది. కొన్ని సందర్భాల్లో, ఇది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, అంచనాలతో కేరాస్ను పెంచుతోంది
ఇన్పుట్ అనేది ViTPose యొక్క అవుట్పుట్ అయిన హీట్మ్యాప్ను నిల్వ చేసే నంపీ శ్రేణుల జాబితా అయితే మరియు ప్రతి నంపీ ఫైల్ ఆకారం [1, 17, 64, 48] శరీరంలోని 17 కీలక పాయింట్లకు అనుగుణంగా ఉంటే, ఏ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించవచ్చు?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో డీప్ లెర్నింగ్లో, డేటా మరియు డేటాసెట్లతో పని చేస్తున్నప్పుడు, ఇచ్చిన ఇన్పుట్ను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి తగిన అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఈ సందర్భంలో, ఇన్పుట్ నంపీ శ్రేణుల జాబితాను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి అవుట్పుట్ను సూచించే హీట్మ్యాప్ను నిల్వ చేస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, సమాచారం, సమితులు
అవుట్పుట్ ఛానెల్లు ఏమిటి?
అవుట్పుట్ ఛానెల్లు కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) ఇన్పుట్ ఇమేజ్ నుండి నేర్చుకోగల మరియు సంగ్రహించగల ప్రత్యేక లక్షణాలు లేదా నమూనాల సంఖ్యను సూచిస్తాయి. పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, అవుట్పుట్ ఛానెల్లు శిక్షణ కాన్వెనెట్లలో ఒక ప్రాథమిక భావన. CNNని సమర్థవంతంగా రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవుట్పుట్ ఛానెల్లను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), శిక్షణ కన్వ్నెట్
ఇన్పుట్ ఛానెల్ల సంఖ్య (nn.Conv1d యొక్క 2వ పరామితి) అంటే ఏమిటి?
PyTorchలో nn.Conv2d ఫంక్షన్ యొక్క మొదటి పరామితి అయిన ఇన్పుట్ ఛానెల్ల సంఖ్య, ఇన్పుట్ ఇమేజ్లోని ఫీచర్ మ్యాప్లు లేదా ఛానెల్ల సంఖ్యను సూచిస్తుంది. ఇది చిత్రం యొక్క "రంగు" విలువల సంఖ్యతో నేరుగా సంబంధం కలిగి ఉండదు, కానీ విభిన్న లక్షణాలు లేదా నమూనాల సంఖ్యను సూచిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), శిక్షణ కన్వ్నెట్
ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ఎప్పుడు జరుగుతుంది?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా అధునాతన డీప్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో, మరింత ప్రత్యేకంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో, ఈ ఫీల్డ్ యొక్క పునాదులలో ఓవర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది. ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అనేది ఒక నిర్దిష్ట డేటాసెట్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు బాగా శిక్షణ ఇచ్చినప్పుడు ఉత్పన్నమయ్యే ఒక దృగ్విషయం, అది అతిగా ప్రత్యేకత పొందుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ పునాదులు
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అంటే ఏమిటి? ఏ రకమైన అభ్యాసం: లోతైన, సమిష్టి, బదిలీ ఉత్తమం? నేర్చుకోవడం నిరవధికంగా ప్రభావవంతంగా ఉందా?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో "మోడల్"కి శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు ఇన్పుట్ డేటా ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడానికి అల్గారిథమ్ను బోధించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ మెషీన్ లెర్నింగ్లో కీలకమైన దశ, ఇక్కడ మోడల్ ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి దాని జ్ఞానాన్ని సాధారణీకరిస్తుంది. అక్కడ
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
PyTorch న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ CPU మరియు GPU ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒకే కోడ్ని కలిగి ఉండవచ్చా?
సాధారణంగా PyTorchలోని న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ CPU మరియు GPU ప్రాసెసింగ్ రెండింటికీ ఒకే కోడ్ని కలిగి ఉంటుంది. PyTorch అనేది ఒక ప్రసిద్ధ ఓపెన్ సోర్స్ డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నిర్మించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సౌకర్యవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన ప్లాట్ఫారమ్ను అందిస్తుంది. PyTorch యొక్క ముఖ్య లక్షణాలలో ఒకటి CPU మధ్య సజావుగా మారగల సామర్థ్యం
జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్లు (GANలు) జనరేటర్ మరియు వివక్షత ఆలోచనపై ఆధారపడతాయా?
GANలు ప్రత్యేకంగా జనరేటర్ మరియు వివక్షత అనే భావన ఆధారంగా రూపొందించబడ్డాయి. GANలు లోతైన అభ్యాస నమూనాల తరగతి, ఇవి రెండు ప్రధాన భాగాలను కలిగి ఉంటాయి: జనరేటర్ మరియు వివక్షత. శిక్షణ డేటాను పోలి ఉండే సింథటిక్ డేటా నమూనాలను రూపొందించడానికి GANలోని జనరేటర్ బాధ్యత వహిస్తుంది. ఇది యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని తీసుకుంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, అధునాతన ఉత్పాదక నమూనాలు, ఆధునిక గుప్త వేరియబుల్ నమూనాలు
DNNకి మరిన్ని నోడ్లను జోడించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు ఏమిటి?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN)కి మరిన్ని నోడ్లను జోడించడం వల్ల ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు రెండూ ఉంటాయి. వీటిని అర్థం చేసుకోవడానికి, DNNలు అంటే ఏమిటి మరియు అవి ఎలా పనిచేస్తాయి అనే దానిపై స్పష్టమైన అవగాహన కలిగి ఉండటం ముఖ్యం. DNNలు ఒక రకమైన కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇవి నిర్మాణం మరియు పనితీరును అనుకరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ సమస్య ఏమిటి?
వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ సమస్య అనేది డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శిక్షణలో, ప్రత్యేకంగా గ్రేడియంట్ ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ల సందర్భంలో తలెత్తే ఒక సవాలు. ఇది నేర్చుకునే ప్రక్రియలో లోతైన నెట్వర్క్ పొరల ద్వారా వెనుకకు వ్యాపించే ప్రవణతలను విపరీతంగా తగ్గించే సమస్యను సూచిస్తుంది. ఈ దృగ్విషయం కలయికను గణనీయంగా అడ్డుకుంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు