Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
Субота, КСНУМКС април КСНУМКС
by анкарб
АПИ комшије пакета у Неурал Струцтуред Леарнинг (НСЛ) ТенсорФлов-а заиста игра кључну улогу у генерисању проширеног скупа података за обуку заснованог на природним подацима графикона. НСЛ је оквир за машинско учење који интегрише податке структурисане графом у процес обуке, побољшавајући перформансе модела коришћењем података о карактеристикама и података графа. Коришћењем
Зашто је важно балансирати скуп података обуке у дубоком учењу?
Недеља, КСНУМКС август КСНУМКС
by ЕИТЦА Ацадеми
Балансирање скупа података за обуку је од највеће важности у дубоком учењу из неколико разлога. Осигурава да је модел обучен на репрезентативном и разноликом скупу примјера, што доводи до боље генерализације и побољшаних перформанси на невидљивим подацима. У овој области, квалитет и квантитет података о обуци играју кључну улогу у