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?
ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਰਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਹਨ
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
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ?
ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। NSL ਨੂੰ TensorFlow ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਜਾਂ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਦੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਕੀ ਹਨ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਫਰੇਮਵਰਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। NSL ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਦੋ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਨਿ Neਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ, ਨਿ Neਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੋਰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ