ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। NSL ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਰਤ ਕੇ
ਕੀ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਕੋਈ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਜਾਂ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, NSL ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਗ੍ਰਾਫ-ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਕੀ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ
ਇੱਕ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Lite ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ TensorFlow ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਹੱਲ ਹੈ। ਜਦੋਂ TensorFlow Lite ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਇੱਕ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਕਰਨ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਇਹਨਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਹਵਾਲਾ ਨੈਟਵਰਕ, ਜੈਵਿਕ ਨੈਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਹੋਰ। ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਕੀ ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Android ਲਈ TensorFlow Lite TensorFlow ਦਾ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਢਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। TensorFlow Lite ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਾਈਨਰੀ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੰਮਿਆ ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਜ਼ਨ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕੀਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਕੌਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ?
ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਦ
ਕੀ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਮੌਜੂਦਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗੀ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਸਟੈਂਡਰਡ ਫੀਚਰ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ