စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
စကားလုံးကိုယ်စားပြုပုံများကို ပုံသဏ္ဍာန်အဖြစ်မြင်ယောင်ရန် သင့်လျော်သောပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ပေးရန်အတွက် မြှပ်ထားသောအလွှာကိုအသုံးပြုရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်း၏အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာရန်လိုအပ်ပါသည်။ Word embeds များသည် စကားလုံးများကြားတွင် semantic ဆက်စပ်မှုကို ဖမ်းယူပေးသည့် ဆက်တိုက် vector space အတွင်းရှိ စကားလုံးများ၏ သိပ်သည်းသော vector များကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဒါတွေက မြှပ်နေတာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API pack သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်ပေးရာတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ချက်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
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။ ဤ API သည် ဂရပ်-ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံပါ အချက်ပြမှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုပြီး ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် ဆင်တူမှုများကို အနားသတ်များက ဖမ်းယူပါသည်။ TensorFlow ၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ဖစ်-ပုံမှန်သတ်မှတ်ခြင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
သဘာဝဂရပ်များကား အဘယ်နည်း။
သဘာဝဂရပ်များသည် node များသည် entities များကိုကိုယ်စားပြုသည့် real-world data ၏ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်ပြီး၊ edges များသည် အဆိုပါ entities များကြားရှိဆက်ဆံရေးများကိုဖော်ပြသည်။ ဤဂရပ်များကို လူမှုကွန်ရက်များ၊ ကိုးကားချက်ကွန်ရက်များ၊ ဇီဝဗေဒကွန်ရက်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ သဘာဝဂရပ်များသည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် မှီခိုမှုများကို ဖမ်းယူကာ ၎င်းတို့ကို စက်အမျိုးမျိုးအတွက် အဖိုးတန်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning တွင် တည်ဆောက်ပုံထည့်သွင်းမှုကို အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်မှုကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခွင့်ပြုသည့် TensorFlow ရှိ မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး၊ ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူထားသည့် အစွန်းများဖြစ်သည်။ ဤဂရပ်များကို အမျိုးမျိုးသော အမျိုးအစားများကို ကုဒ်ဝှက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
သဘာဝဂရပ်များတွင် တွဲဖက်ဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များ သို့မဟုတ် စာသားဂရပ်များ ပါဝင်ပါသလား။
သဘာဝဂရပ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေအမျိုးမျိုးရှိ အရာဝတ္ထုများကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို နမူနာယူသည့် ကွဲပြားသောဂရပ်ပုံစံများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များနှင့် စာသားဂရပ်များသည် မတူညီသောဆက်ဆံရေးအမျိုးအစားများကို ဖမ်းယူပေးသည့် သဘာဝဂရပ်များ၏နမူနာများဖြစ်ပြီး Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်းရှိ မတူညီသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုဂရပ်များသည် ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
ဒေတာအချက်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုပါ၀င်သည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာတွင် အသုံးပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို မည်သူက ဖန်တီးသနည်း။
ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအမှတ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းပါ၀င်သည်။ TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ဒေတာအချက်များသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအချက်များ မည်သို့ချိတ်ဆက်ပုံကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning (NSL) သည် ကြောင်များနှင့် ခွေးများ၏ ပုံအများအပြားတွင် ရှိပြီးသားပုံများကို အခြေခံ၍ ပုံအသစ်များ ဖန်တီးပေးမည်လား?
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် Google မှ တီထွင်ထားသော စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည့် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသည့် အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ရှိခြင်း၏ ဆက်စပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
ရုပ်ပုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် ဆန့်ကျင်ဘက် သင်ယူခြင်း သည် အာရုံကြော ကွန်ရက်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
Adversarial learning သည် ရုပ်ပုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုခဲ့သည့် နည်းပညာတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ၎င်း၏ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အစစ်အမှန်နှင့် ပြိုင်ဘက်နမူနာနှစ်ခုလုံးကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆန့်ကျင်ဘက် သင်ယူမှု မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကို လေ့လာပြီး ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, ပုံရိပ်ခွဲခြားဘို့အတိုက်အခံသင်ယူမှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်