Apa keuntungan nggunakake model Keras dhisik banjur diowahi dadi estimator TensorFlow tinimbang mung nggunakake TensorFlow langsung?
Nalika ngembangake model pembelajaran mesin, Keras lan TensorFlow minangka kerangka kerja populer sing nawakake macem-macem fungsi lan kemampuan. Nalika TensorFlow minangka perpustakaan sing kuat lan fleksibel kanggo mbangun lan nglatih model pembelajaran jero, Keras nyedhiyakake API tingkat sing luwih dhuwur sing nyederhanakake proses nggawe jaringan saraf. Ing sawetara kasus, iku
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, Ngunggahake Keras karo estimator
Yen input minangka dhaptar array numpy sing nyimpen heatmap yaiku output saka ViTPose lan wangun saben file numpy [1, 17, 64, 48] cocog karo 17 titik kunci ing awak, algoritma sing bisa digunakake?
Ing lapangan Artificial Intelligence, khusus ing Deep Learning karo Python lan PyTorch, nalika nggarap data lan dataset, penting kanggo milih algoritma sing cocog kanggo ngolah lan nganalisa input sing diwenehake. Ing kasus iki, input kalebu dhaptar array numpy, saben nyimpen peta panas sing makili output.
Apa saluran output?
Saluran output nuduhake jumlah fitur utawa pola unik sing bisa disinaoni lan diekstrak saka jaringan saraf convolutional (CNN) saka gambar input. Ing konteks sinau jero karo Python lan PyTorch, saluran output minangka konsep dhasar ing konvnet latihan. Pangertosan saluran output penting kanggo ngrancang lan nglatih CNN kanthi efektif
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Jaringan saraf konvolusi (CNN), Convnet Latihan
Apa tegese nomer Saluran input (parameter 1st nn.Conv2d)?
Jumlah saluran input, kang parameter pisanan fungsi nn.Conv2d ing PyTorch, nuduhake nomer peta fitur utawa saluran ing gambar input. Ora ana hubungane langsung karo jumlah nilai "werna" gambar, nanging nuduhake jumlah fitur utawa pola sing beda-beda.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Jaringan saraf konvolusi (CNN), Convnet Latihan
Nalika overfitting dumadi?
Overfitting dumadi ing bidang Kecerdasan Buatan, khususe ing domain pembelajaran jero sing luwih maju, luwih khusus ing jaringan saraf, sing dadi pondasi lapangan iki. Overfitting minangka fenomena sing muncul nalika model pembelajaran mesin dilatih kanthi apik ing set data tartamtu, nganti dadi khusus banget.
Apa tegese nglatih model? Jinis sinau apa: jero, gamelan, transfer sing paling apik? Apa sinau efisien tanpa wates?
Latihan "model" ing bidang Artificial Intelligence (AI) nuduhake proses mulang algoritma kanggo ngenali pola lan nggawe prediksi adhedhasar data input. Proses iki minangka langkah penting ing machine learning, ing ngendi model sinau saka conto lan generalize kawruh kanggo nggawe prediksi akurat ing data sing ora katon. neng kono
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa model jaringan saraf PyTorch bisa duwe kode sing padha kanggo pangolahan CPU lan GPU?
Umumé, model jaringan saraf ing PyTorch bisa duwe kode sing padha kanggo pangolahan CPU lan GPU. PyTorch minangka kerangka pembelajaran jero open-source populer sing nyedhiyakake platform sing fleksibel lan efisien kanggo mbangun lan nglatih jaringan saraf. Salah sawijining fitur utama PyTorch yaiku kemampuan kanggo ngalih kanthi lancar ing antarane CPU
Apa Generative Adversarial Networks (GAN) ngandelake ide generator lan diskriminator?
GAN dirancang khusus adhedhasar konsep generator lan diskriminator. GAN minangka kelas model pembelajaran jero sing kasusun saka rong komponen utama: generator lan diskriminator. Generator ing GAN tanggung jawab kanggo nggawe conto data sintetik sing meh padha karo data latihan. Butuh gangguan acak minangka
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Lanjut EITC/AI/ADL, Model generatif maju, Model variabel laten modern
Apa kaluwihan lan cacat nambahake simpul liyane menyang DNN?
Nambahake luwih akeh node menyang Deep Neural Network (DNN) bisa duwe kaluwihan lan kekurangan. Supaya ngerti iki, iku penting kanggo duwe pangerten cetha apa DNNs lan cara kerjane. DNN minangka jinis jaringan syaraf tiruan sing dirancang kanggo niru struktur lan fungsi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Jaringan syaraf syaraf jero
Apa masalah gradien sing ilang?
Masalah gradien sing ilang minangka tantangan sing muncul ing latihan jaringan saraf jero, khusus ing konteks algoritma optimasi berbasis gradien. Iki nuduhake masalah gradien sing suda sacara eksponensial nalika nyebar mundur liwat lapisan jaringan jero sajrone proses sinau. Fenomena iki bisa ngalangi konvergensi kasebut
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Jaringan syaraf syaraf jero