একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) প্রশিক্ষণে অপ্টিমাইজার এবং ক্ষতি ফাংশনের উদ্দেশ্য কী?
একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) প্রশিক্ষণে অপ্টিমাইজার এবং ক্ষতি ফাংশনের উদ্দেশ্য সঠিক এবং দক্ষ মডেল কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, সিএনএনগুলি ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং অন্যান্য কম্পিউটার ভিশন কাজের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে। অপ্টিমাইজার এবং ক্ষতি ফাংশন স্বতন্ত্র ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), প্রশিক্ষণ কনভনেট, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নিউরাল নেটওয়ার্ক চালানোর সময় টেনসরফ্লোতে অপ্টিমাইজারের ভূমিকা কী?
টেনসরফ্লোতে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় অপ্টিমাইজার একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং নেটওয়ার্কের প্রকৃত আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য কমানোর জন্য এটি নেটওয়ার্কের প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য দায়ী। অন্য কথায়, অপ্টিমাইজার এর কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার লক্ষ্য রাখে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, TensorFlow, নেটওয়ার্ক চলছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় লস ফাংশন এবং অপ্টিমাইজারের ভূমিকা কী?
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ক্ষতি ফাংশন এবং অপ্টিমাইজারের ভূমিকা সঠিক এবং দক্ষ মডেল কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রসঙ্গে, একটি ক্ষতি ফাংশন নিউরাল নেটওয়ার্কের পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং প্রত্যাশিত আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে। এটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের জন্য একটি গাইড হিসাবে কাজ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, গুগল কোলাবোরেটরিতে টেনসরফ্লো, কোলাবে টেনসরফ্লো দিয়ে একটি গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক তৈরি করা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow এর সাথে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের প্রদত্ত উদাহরণে কোন অপ্টিমাইজার এবং ক্ষতি ফাংশন ব্যবহার করা হয়?
TensorFlow এর সাথে টেক্সট শ্রেণীবিভাগের প্রদত্ত উদাহরণে, ব্যবহৃত অপ্টিমাইজার হল অ্যাডাম অপ্টিমাইজার, এবং লস ফাংশনটি স্পার্স ক্যাটাগরিক্যাল ক্রসেনট্রপি ব্যবহার করা হয়েছে। অ্যাডাম অপ্টিমাইজার হল স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (SGD) অ্যালগরিদমের একটি এক্সটেনশন যা অন্য দুটি জনপ্রিয় অপ্টিমাইজারের সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে: AdaGrad এবং RMSProp৷ এটি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow.js-এ লস ফাংশন এবং অপ্টিমাইজারের উদ্দেশ্য কী?
TensorFlow.js-এ লস ফাংশন এবং অপ্টিমাইজারের উদ্দেশ্য হল ভবিষ্যদ্বাণীকৃত আউটপুট এবং প্রকৃত আউটপুটের মধ্যে ত্রুটি বা অসঙ্গতি পরিমাপ করে মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে অপ্টিমাইজ করা এবং তারপরে এই ত্রুটি কমাতে মডেলের প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা। লস ফাংশন, উদ্দেশ্য ফাংশন বা খরচ হিসাবেও পরিচিত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, আপনার ব্রাউজারে টেনসরফ্লো.জে, পরীক্ষার পর্যালোচনা