Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
Kanggo nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing tepat kanggo nggambarake representasi tembung minangka vektor, kita kudu nyelidiki konsep dhasar embeddings tembung lan aplikasi ing jaringan saraf. Embeddings tembung minangka representasi vektor padhet saka tembung ing ruang vektor sing terus-terusan sing njupuk hubungan semantik antarane tembung. Embeddings iki
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Ringkesan kerangka Sinau Struktur Neural
Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
Ekstraksi fitur minangka langkah penting ing proses jaringan saraf convolutional (CNN) sing ditrapake kanggo tugas pangenalan gambar. Ing CNN, proses ekstraksi fitur kalebu ekstraksi fitur sing migunani saka gambar input kanggo nggampangake klasifikasi sing akurat. Proses iki penting amarga nilai piksel mentah saka gambar ora cocok langsung kanggo tugas klasifikasi. Miturut
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Nggunakake TensorFlow kanggo ngelasake gambar sandhangan
Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
TensorFlow Keras Tokenizer API ngidini tokenisasi data teks sing efisien, minangka langkah penting ing tugas Pemrosesan Basa Alam (NLP). Nalika ngatur conto Tokenizer ing TensorFlow Keras, salah sawijining paramèter sing bisa disetel yaiku parameter `num_words`, sing nemtokake jumlah maksimum tembung sing kudu disimpen adhedhasar frekuensi.
Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
TensorFlow Keras Tokenizer API pancen bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling umum ing korpus teks. Tokenisasi minangka langkah dhasar ing pangolahan basa alami (NLP) sing kalebu ngrusak teks dadi unit sing luwih cilik, biasane tembung utawa subword, kanggo nggampangake proses luwih lanjut. API Tokenizer ing TensorFlow ngidini tokenisasi efisien
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pangolahan Bahasa Alami nganggo TensorFlow, Tokenisasi
Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
API tetanggan paket ing Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow pancen nduweni peran penting kanggo ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami. NSL minangka kerangka pembelajaran mesin sing nggabungake data terstruktur grafik menyang proses latihan, nambah kinerja model kanthi nggunakake data fitur lan data grafik. Kanthi nggunakake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Latihan nganggo grafik alami
Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
API tetanggan paket ing Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow minangka fitur penting sing nambah proses latihan kanthi grafik alami. Ing NSL, API tetanggan paket nggampangake nggawe conto latihan kanthi nggabungake informasi saka simpul tetanggan ing struktur grafik. API iki utamané migunani nalika nangani data struktur grafik,
Apa input struktur ing Neural Structured Learning bisa digunakake kanggo ngatur latihan jaringan saraf?
Neural Structured Learning (NSL) minangka kerangka kerja ing TensorFlow sing ngidini latihan jaringan saraf nggunakake sinyal terstruktur saliyane input fitur standar. Sinyal sing wis kabentuk bisa diwakili minangka grafik, ing ngendi simpul kasebut cocog karo kedadeyan lan pinggiran njupuk hubungan ing antarane. Grafik kasebut bisa digunakake kanggo ngodhe macem-macem jinis
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Latihan nganggo grafik alami
Apa grafik alam kalebu grafik Co-Occurrence, grafik kutipan, utawa grafik teks?
Grafik alam nyakup macem-macem struktur grafik sing nggawe model hubungan antarane entitas ing macem-macem skenario nyata. Grafik co-occurrence, grafik kutipan, lan grafik teks iku kabeh conto saka grafik alam sing njupuk macem-macem jinis sesambetan lan digunakake digunakake ing macem-macem aplikasi ing lapangan Artificial Intelligence. Grafik co-occurrence nggambarake co-occurrence
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Latihan nganggo grafik alami
Apa TensorFlow lite kanggo Android mung digunakake kanggo inferensi utawa bisa uga digunakake kanggo latihan?
TensorFlow Lite kanggo Android minangka versi entheng saka TensorFlow sing dirancang khusus kanggo piranti seluler lan sing dipasang. Utamane digunakake kanggo mbukak model pembelajaran mesin sing wis dilatih ing piranti seluler kanggo nindakake tugas inferensi kanthi efisien. TensorFlow Lite dioptimalake kanggo platform seluler lan tujuane nyedhiyakake latensi sing sithik lan ukuran binar cilik kanggo ngaktifake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pemrograman TensorFlow, TensorFlow Lite kanggo Android
Apa panggunaan grafik beku?
Grafik beku ing konteks TensorFlow nuduhake model sing wis dilatih kanthi lengkap lan banjur disimpen minangka file siji sing ngemot arsitektur model lan bobot sing dilatih. Grafik beku iki banjur bisa disebarake kanggo inferensi ing macem-macem platform tanpa mbutuhake definisi model asli utawa akses menyang
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pemrograman TensorFlow, Ngenalake TensorFlow Lite