ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। NSL ਵਿੱਚ, ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ ਏਪੀਆਈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਗੁਆਂਢੀ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ API ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤਕਨੀਕੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ, NSL ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵੀਅਰਜ਼ API ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਨੋਡ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਗੁਆਂਢੀ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਪੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਕੇਂਦਰੀ ਨੋਡ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਸਮੂਹਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਪੈਕ ਨੇਬਰਜ਼ API ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੇਂਦਰੀ ਨੋਡ ਦੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰੀ ਨੋਡ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੈਕਡ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੈਕਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਗੁਆਂਢੀ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਜਿੱਥੇ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਨੋਡ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਾਗਜ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹਵਾਲਾ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਵਾਲਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NSL ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅਮੀਰ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗੁਆਂਢੀ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਕੇ, ਮਾਡਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਕੋਈ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ