هل تتضمن الرسوم البيانية الطبيعية رسومًا بيانية للحدث المشترك، أو رسومًا بيانية للاقتباس، أو رسومًا بيانية نصية؟
تشمل الرسوم البيانية الطبيعية مجموعة متنوعة من هياكل الرسوم البيانية التي تمثل العلاقات بين الكيانات في سيناريوهات العالم الحقيقي المختلفة. تعد الرسوم البيانية المتزامنة، والرسوم البيانية المرجعية، والرسوم البيانية النصية كلها أمثلة على الرسوم البيانية الطبيعية التي تلتقط أنواعًا مختلفة من العلاقات وتستخدم على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي. تمثل الرسوم البيانية التواجد المشترك التواجد المشترك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow, التدرب على الرسوم البيانية الطبيعية
هل يتم استخدام TensorFlow lite لنظام Android للاستدلال فقط أم يمكن استخدامه أيضًا للتدريب؟
TensorFlow Lite لنظام Android هو إصدار خفيف الوزن من TensorFlow مصمم خصيصًا للأجهزة المحمولة والمدمجة. يتم استخدامه بشكل أساسي لتشغيل نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا على الأجهزة المحمولة لأداء مهام الاستدلال بكفاءة. تم تحسين TensorFlow Lite لمنصات الأجهزة المحمولة ويهدف إلى توفير زمن وصول منخفض وحجم ثنائي صغير للتمكين
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, برمجة TensorFlow, TensorFlow Lite لنظام Android
ما هو استخدام الرسم البياني المجمدة؟
يشير الرسم البياني المجمد في سياق TensorFlow إلى نموذج تم تدريبه بالكامل ثم حفظه كملف واحد يحتوي على كل من بنية النموذج والأوزان المدربة. يمكن بعد ذلك نشر هذا الرسم البياني المجمد للاستدلال عليه على منصات مختلفة دون الحاجة إلى تعريف النموذج الأصلي أو الوصول إلى
من يقوم بإنشاء رسم بياني يستخدم في تقنية تنظيم الرسم البياني، والذي يتضمن رسمًا بيانيًا حيث تمثل العقد نقاط البيانات وتمثل الحواف العلاقات بين نقاط البيانات؟
تنظيم الرسم البياني هو أسلوب أساسي في التعلم الآلي يتضمن إنشاء رسم بياني حيث تمثل العقد نقاط البيانات وتمثل الحواف العلاقات بين نقاط البيانات. في سياق التعلم المنظم العصبي (NSL) مع TensorFlow، يتم إنشاء الرسم البياني من خلال تحديد كيفية ربط نقاط البيانات بناءً على أوجه التشابه أو العلاقات بينها. ال
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow, نظرة عامة على إطار عمل التعلم المهيكل العصبي
هل سيطبق التعلم المنظم العصبي (NSL) على حالة العديد من صور القطط والكلاب صورًا جديدة على أساس الصور الموجودة؟
التعلم الهيكلي العصبي (NSL) هو إطار عمل للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google والذي يسمح بتدريب الشبكات العصبية باستخدام الإشارات المنظمة بالإضافة إلى مدخلات الميزات القياسية. يعد إطار العمل هذا مفيدًا بشكل خاص في السيناريوهات التي تحتوي فيها البيانات على بنية متأصلة يمكن الاستفادة منها لتحسين أداء النموذج. في سياق وجود
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow, نظرة عامة على إطار عمل التعلم المهيكل العصبي
هل يمنع الوضع المتحمس وظيفة الحوسبة الموزعة لـ TensorFlow؟
التنفيذ الحريص في TensorFlow هو وضع يسمح بالتطوير الأكثر سهولة وتفاعلية لنماذج التعلم الآلي. إنه مفيد بشكل خاص أثناء مراحل إنشاء النماذج الأولية وتصحيح الأخطاء في تطوير النموذج. في TensorFlow، يعد التنفيذ المتحمس وسيلة لتنفيذ العمليات على الفور لإرجاع قيم محددة، على عكس التنفيذ التقليدي القائم على الرسم البياني حيث
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, وضع TensorFlow الحماس
كيفية تحميل مجموعات بيانات TensorFlow في Google Colaboratory؟
لتحميل مجموعات بيانات TensorFlow في Google Colaboratory، يمكنك اتباع الخطوات الموضحة أدناه. مجموعات بيانات TensorFlow عبارة عن مجموعة من مجموعات البيانات الجاهزة للاستخدام مع TensorFlow. فهو يوفر مجموعة واسعة من مجموعات البيانات، مما يجعله مناسبًا لمهام التعلم الآلي. Google Collaboratory، والمعروفة أيضًا باسم Colab، هي خدمة سحابية مجانية تقدمها Google
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة