Keras သည် TFlearn ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Deep Learning TensorFlow စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပါသလား။
Keras နှင့် TFlearn တို့သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုအတွက် အစွမ်းထက်သော Open-source စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow ၏ထိပ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော နာမည်ကြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ Keras နှင့် TFlearn နှစ်ခုစလုံးသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း သီးခြားသတ်မှတ်မှုအပေါ် မူတည်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေမည့် ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများရှိနေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn
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
convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အသုံးပြုသည့် convolutional neural network (CNN) လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များတွင်၊ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံများမှ အကြမ်းထည် pixel တန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တိုက်ရိုက်မသင့်လျော်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow Keras Tokenizer API သည် Natural Language Processing (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည့် စာသားဒေတာကို ထိရောက်သော တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပါသည်။ TensorFlow Keras တွင် Tokenizer instance ကို configure လုပ်သောအခါ၊ သတ်မှတ်နိုင်သည့် parameters များထဲမှ တစ်ခုသည် frequency ကိုအခြေခံ၍ သိမ်းဆည်းရမည့် စကားလုံးအများဆုံးအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် `num_words` parameter ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, တိုကင်ယူခြင်း
TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
TensorFlow Keras Tokenizer API ကို စာသား၏ corpus အတွင်းတွင် အများဆုံး မကြာခဏ စကားလုံးများကို ရှာဖွေရန် အမှန်ပင် အသုံးချနိုင်သည်။ Tokenization သည် နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် စာသားကို သေးငယ်သော ယူနစ်များအဖြစ် ခွဲထုတ်ခြင်း ပါ၀င်သော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အခြေခံအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow ရှိ Tokenizer API သည် ထိရောက်သော tokenization ကို ခွင့်ပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, တိုကင်ယူခြင်း
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 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
Android အတွက် TensorFlow lite ကို အနုမာနအတွက်သာ အသုံးပြုသလား သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေး အတွက်လည်း သုံးနိုင်ပါသလား။
Android အတွက် TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်ပစ္စည်းများအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသည့် TensorFlow ၏ပေါ့ပါးသောဗားရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အနုမာနအလုပ်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ၎င်းကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ TensorFlow Lite ကို မိုဘိုင်းပလက်ဖောင်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး latency နည်းပါးပြီး ဖွင့်ရန် သေးငယ်သော ဒွိအရွယ်အစားကို ပံ့ပိုးပေးရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, Android အတွက် TensorFlow Lite