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
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
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
ပုံမှန်ဂရပ်ဖစ်ပုံစံတစ်ခုကို ဖန်တီးရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
ဂရပ်ပုံစံပုံမှန်ဖန်တီးခြင်းတွင် ပေါင်းစပ်ထားသောဂရပ်များကိုအသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို မြှင့်တင်ရန် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ စွမ်းအားကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ပေးသည့် အဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ် ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, ဖန်တီးဂရပ်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning တွင် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း ထုပ်ပိုးခြင်းအတန်းအစား အခြေခံမော်ဒယ်ကို မည်သို့သတ်မှတ်ပြီး ထုပ်ပိုးနိုင်မည်နည်း။
အခြေခံ မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် ၎င်းအား Neural Structured Learning (NSL) ရှိ ဂရပ် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း ထုပ်ပိုးခြင်း အတန်းဖြင့် ခြုံငုံရန်၊ သင်သည် အဆင့်များ ဆက်တိုက် လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ NSL သည် TensorFlow ၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သင့်စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ဂရပ်ပုံစံတည်ဆောက်ထားသောဒေတာကို ပေါင်းစည်းနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာအချက်များကြား ချိတ်ဆက်မှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊
- 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
Neural Structured Learning သည် မော်ဒယ်၏တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဂရပ်ပုံတည်ဆောက်ပုံဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နမူနာများကြားတွင် ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများပါရှိသော အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ NSL သည် မော်ဒယ်အား ကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြရန် အားပေးသည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရိုးရာလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးချဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုမူဘောင်သည် လေ့ကျင့်ရေးတွင် ဖွဲ့စည်းပုံကို မည်သို့အသုံးချသနည်း။
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုမူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံအား အသုံးချသည့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အားကောင်းသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် ဂရပ်များ သို့မဟုတ် အသိပညာဂရပ်များကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းနိုင်စေကာ မော်ဒယ်များမှ သင်ယူနိုင်စေခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်