CNN యొక్క శిక్షణ ప్రక్రియలో డేటాను బ్యాచింగ్ చేయడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) యొక్క శిక్షణా ప్రక్రియలో డేటాను బ్యాచింగ్ చేయడం మోడల్ యొక్క మొత్తం సామర్థ్యం మరియు ప్రభావానికి దోహదపడే అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. డేటా నమూనాలను బ్యాచ్లుగా సమూహపరచడం ద్వారా, మేము ఆధునిక హార్డ్వేర్ యొక్క సమాంతర ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను ప్రభావితం చేయవచ్చు, మెమరీ వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు మరియు నెట్వర్క్ యొక్క సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు. ఇందులో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), పైటోర్చ్తో కన్వ్నెట్కు పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
GPUలు లేదా TPUలు వంటి హార్డ్వేర్ యాక్సిలరేటర్లు TensorFlowలో శిక్షణ ప్రక్రియను ఎలా మెరుగుపరుస్తాయి?
గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPUలు) మరియు టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (TPUలు) వంటి హార్డ్వేర్ యాక్సిలరేటర్లు టెన్సర్ఫ్లోలో శిక్షణ ప్రక్రియను మెరుగుపరచడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. ఈ యాక్సిలరేటర్లు సమాంతర గణనలను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి మరియు మ్యాట్రిక్స్ ఆపరేషన్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి, ఇవి లోతైన అభ్యాస పనిభారానికి అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము GPUలు ఎలా మరియు ఎలా అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లో హై-లెవల్ API లు, మీ నమూనాలను నిర్మించడం మరియు మెరుగుపరచడం, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow 2.0లో పంపిణీ వ్యూహం API అంటే ఏమిటి మరియు అది పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణను ఎలా సులభతరం చేస్తుంది?
TensorFlow 2.0లోని పంపిణీ వ్యూహం API అనేది బహుళ పరికరాలు మరియు మెషీన్లలో గణనలను పంపిణీ చేయడానికి మరియు స్కేలింగ్ చేయడానికి ఉన్నత-స్థాయి ఇంటర్ఫేస్ను అందించడం ద్వారా పంపిణీ శిక్షణను సులభతరం చేసే శక్తివంతమైన సాధనం. ఇది డెవలపర్లు తమ మోడళ్లను వేగంగా మరియు మరింత సమర్ధవంతంగా శిక్షణనిచ్చేందుకు బహుళ GPUలు లేదా బహుళ యంత్రాల యొక్క గణన శక్తిని సులభంగా ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. పంపిణీ చేయబడింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సర్ ఫ్లో 2.0, టెన్సార్ఫ్లో 2.0 పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
GPUలు మరియు TPUలు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల శిక్షణను ఎలా వేగవంతం చేస్తాయి?
GPUలు (గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) మరియు TPUలు (టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) అనేవి ప్రత్యేకమైన హార్డ్వేర్ యాక్సిలరేటర్లు, ఇవి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ శిక్షణను గణనీయంగా వేగవంతం చేస్తాయి. సాంప్రదాయ CPUలు (సెంట్రల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) ఆప్టిమైజ్ చేయని పని అయిన పెద్ద మొత్తంలో డేటాపై ఏకకాలంలో సమాంతర గణనలను చేయడం ద్వారా వారు దీనిని సాధిస్తారు. ఈ సమాధానంలో, మేము చేస్తాము
హై పెర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్ (HPC) అంటే ఏమిటి మరియు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడంలో ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
అధిక పనితీరు కంప్యూటింగ్ (HPC) అనేది గణనీయమైన గణన శక్తి అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి శక్తివంతమైన కంప్యూటింగ్ వనరులను ఉపయోగించడాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది సాంప్రదాయ కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్ల కంటే చాలా ఎక్కువ వేగంతో గణనలను నిర్వహించడానికి అధునాతన సాంకేతికతలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించడం. శాస్త్రీయ పరిశోధన, ఇంజనీరింగ్, సహా వివిధ డొమైన్లలో HPC అవసరం
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ప్రాథమిక అంశాలు, హై పెర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
సింగిల్-టేప్ ట్యూరింగ్ మెషీన్ల కంటే మల్టీ-టేప్ ట్యూరింగ్ మెషీన్లకు ఎలాంటి ప్రయోజనం ఉంది?
మల్టీ-టేప్ ట్యూరింగ్ మెషీన్లు గణన సంక్లిష్టత సిద్ధాంత రంగంలో వాటి సింగిల్-టేప్ ప్రతిరూపాల కంటే అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. ఈ ప్రయోజనాలు బహుళ-టేప్ ట్యూరింగ్ యంత్రాలు కలిగి ఉన్న అదనపు టేపుల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి, ఇవి మరింత సమర్థవంతమైన గణన మరియు మెరుగైన సమస్య-పరిష్కార సామర్థ్యాలను అనుమతిస్తాయి. బహుళ-టేప్ ట్యూరింగ్ మెషీన్ల యొక్క ఒక ముఖ్య ప్రయోజనం ఏకకాలంలో బహుళ కార్యకలాపాలను నిర్వహించగల సామర్థ్యం. తో
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, ట్యూరింగ్ యంత్రాలు, మల్టీటేప్ ట్యూరింగ్ యంత్రాలు, పరీక్ష సమీక్ష
TPU v2 పాడ్లు అంటే ఏమిటి మరియు అవి TPUల ప్రాసెసింగ్ శక్తిని ఎలా పెంచుతాయి?
TPU v2 పాడ్లను టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ వెర్షన్ 2 పాడ్లుగా కూడా పిలుస్తారు, ఇవి TPUల (టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) ప్రాసెసింగ్ శక్తిని మెరుగుపరచడానికి Google రూపొందించిన శక్తివంతమైన హార్డ్వేర్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్. TPUలు మెషిన్ లెర్నింగ్ పనిభారాన్ని వేగవంతం చేయడానికి Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ప్రత్యేక చిప్లు. అవి ప్రత్యేకంగా మ్యాట్రిక్స్ కార్యకలాపాలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి, ఇవి ప్రాథమికమైనవి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, TPU v2 మరియు v3 లోకి డైవింగ్, పరీక్ష సమీక్ష