Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
စနေနေ့, 13 ဧပြီလ 2024
by ankarb
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
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, စိတ်ကြိုက်ဂရပ်ဖစ်များ, Graph ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်, စက်သင်ယူ, အာရုံကြောကွန်ယက်များ, အကြံပြုချက်စနစ်များ