TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို သဘာဝဂရပ်များဖြင့် မြှင့်တင်ပေးသည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ NSL တွင်၊ pack အိမ်နီးချင်း API သည် ဂရပ်တည်ဆောက်ပုံတစ်ခုတွင် အနီးနားရှိ node များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဖန်တီးမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ ဂရပ်ဖစ်ရှိ အစွန်းများဖြင့် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်စပ်မှုများကို ဂရပ်ဖြင့် သတ်မှတ်သည့် ဂရပ်-ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် ဤ API သည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
နည်းပညာဆိုင်ရာကဏ္ဍများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊ NSL ရှိ pack အိမ်နီးချင်း API သည် ဗဟို node နှင့် ၎င်း၏အိမ်နီးနားချင်း node များအဖြစ် ထည့်သွင်းပြီး တစ်ခုတည်းသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာတစ်ခုအဖြစ် စုစည်းထားသော အဆိုပါ node များကို အတူတကွ ထုပ်ပိုးပါသည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်၏ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံကို ဖမ်းယူနိုင်စေမည့် ဗဟို node နှင့် ၎င်း၏အိမ်နီးနားချင်းများ၏ စုပေါင်းအချက်အလက်များမှ သင်ယူနိုင်သည်။ node များကြား ဆက်ဆံရေးများသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် ဂရပ်များနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အထူးသဖြင့် အကျိုးရှိသည်။
pack အိမ်နီးချင်း API ကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် Central node ၏ အိမ်နီးချင်းများကို မည်သို့ထုပ်ပိုးရမည်ကို သတ်မှတ်ဖော်ပြသည့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဗဟို node နှင့် ၎င်း၏အိမ်နီးနားချင်းများကို ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် ယူကာ လေ့ကျင့်ရေးအတွက် မော်ဒယ်အသုံးပြုနိုင်သည့် ထုပ်ပိုးထားသော ကိုယ်စားပြုမှုကို ပြန်ပေးသည်။ ဤထုပ်ပိုးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် အနီးနားရှိ node များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းပြီး လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများတွင် ထည့်သွင်းပုံကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။
pack အိမ်နီးချင်း API ကို အသုံးချနိုင်သည့် ဥပမာ မြင်ကွင်းတစ်ခုသည် ကိုးကားမှုကွန်ရက်တစ်ခုရှိ node အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းတွင်ဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ node တစ်ခုစီသည် သိပ္ပံနည်းကျ စာတမ်းတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပြီး အစွန်းများသည် စာရွက်များကြားရှိ ကိုးကားမှုဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုများကို ဖော်ပြသည်။ pack အိမ်နီးချင်း API ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် ခေါင်းစဉ်အလိုက် စာတမ်းများ၏ အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ကိုးကားချက်ကွန်ရက်မှ အချက်အလက်များကို အသုံးချနိုင်သည်။
NSL ရှိ pack အိမ်နီးချင်း API သည် ဂရပ်-ဖွဲ့စည်းပုံ ဒေတာပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ဆက်စပ်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များကို အသုံးချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အိမ်နီးချင်း node များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ဂရပ်၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းပုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်ပြီး ပိုမိုသိရှိနိုင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။