စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning model ကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning (NSL) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုစီသည် ခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့် 1: ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း ပထမအဆင့်သည် စုဆောင်းရန်နှင့် စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning သည် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲရာတွင် သဘာဝဂရပ်မှ ကိုးကားချက် အချက်အလက်ကို မည်သို့ အသုံးချသနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် ဂရပ်ဖ်ပုံစံဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် Google Research မှ ဖန်တီးထားသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုတိုးတက်စေရန်အတွက် သဘာဝဂရပ်တစ်ခုမှကိုးကားချက်အချက်အလက်များကို အသုံးပြုပါသည်။ သဘာဝဂရပ်ဖစ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်