TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
TensorFlow.js တွင်လည်ပတ်နေသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏နယ်ပယ်တွင်၊ အပြိုင်အဆိုင်သင်ယူခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် လုံးဝမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော်လည်း ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ Asynchronous သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း
မော်ဒယ်ကို TensorFlow.js တွင် မည်သို့စုစည်းပြီး လေ့ကျင့်ထားသနည်း၊ အမျိုးအစားအလိုက် ဖြတ်ကျော်-အင်ထရိုပီဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခန်းကဏ္ဍကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js တွင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုအား စုစည်းခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေသည် ဤအဆင့်များ၏ အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး categorical cross-entropy loss လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခန်းကဏ္ဍကို အလေးပေးပါသည်။ ပထမဦးစွာ neural network model ကိုတည်ဆောက်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အလွှာတစ်ခုစီရှိ ယူနစ်အရေအတွက်များအပါအဝင် ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏တည်ဆောက်ပုံကို ရှင်းပြပါ။
ဥပမာတွင် အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အလွှာသုံးဆင့်ပါရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည်- ထည့်သွင်းအလွှာ၊ လျှို့ဝှက်အလွှာနှင့် အထွက်အလွှာ။ ထည့်သွင်းသည့်အလွှာတွင် 784 ယူနစ်များပါ၀င်ပြီး input image ရှိ pixels အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ ထည့်သွင်းလွှာရှိ ယူနစ်တစ်ခုစီသည် ပြင်းထန်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် သင်ယူမှုနှုန်းနှင့် အပိုင်းအရေအတွက်များ၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။
သင်ယူမှုနှုန်းနှင့် အပိုင်းအရေအတွက်များသည် TensorFlow.js ကို အသုံးပြု၍ အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည့်အခါတွင် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော ဘောင်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို သိသိသာသာသက်ရောက်မှုရှိပြီး အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန်အတွက် ၎င်းတို့၏အရေးပါမှုကို နားလည်ရန်မှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ α (alpha) ဖြင့် ရည်ညွှန်းသော သင်ယူမှုနှုန်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို TensorFlow.js ရှိ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် မည်သို့ခွဲထားသည်။
TensorFlow.js တွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအား လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဌာနခွဲသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မမြင်ရသော အချက်အလက်များတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး ၎င်း၏ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အကဲဖြတ်ရန် ခွင့်ပြုပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်းမှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js သည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား ဘရောက်ဆာတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တိုက်ရိုက်တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သောစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူကြိုက်များသော open-source နက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်ဖြစ်သည့် TensorFlow ၏စွမ်းရည်များကို JavaScript သို့ယူဆောင်လာပြီး အမျိုးအစားခွဲခြင်းအပါအဝင် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်များဖန်တီးမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ TensorFlow.js ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ခြင်း ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်