Keras

A matsayina na ƙwararre a cikin shirye-shiryen Python da tsarin Keras Deep Learning, Na fahimci ƙullun da ke tattare da ɗorawa samfurin, musamman lokacin da ƙirar ku ta yi amfani da aikin asarar al'ada. Wannan labarin yana jagorantar ku akan yadda zaku shawo kan waɗannan ƙalubalen kuma kuyi nasarar ɗora samfurin ku na Keras tare da aikin asarar al'ada.

Keras, babban matakin cibiyoyin sadarwa na jijiyoyi API, mai sauƙin amfani ne kuma na zamani, yana iya gudana akan ko dai TensorFlow ko Theano. An san shi don sauƙi da sauƙin amfani. Koyaya, duk da sauƙin sa, fahimtar wasu ayyuka kamar ɗora samfuri tare da aikin asarar al'ada na iya zama da wahala sosai.

Kara karantawa

Lambobin suna a cikin wannan mahallin yana nufin tsarin ƙungiya da aka saba amfani da shi wajen yin coding, don sanya lambobin su zama masu karantawa, tsararru da sauƙin fahimta. Sunan yadudduka kuma suna haɓaka inganci a cikin aiwatar da lambobin saboda tsarin tsarin da aka tsara. Don samun cikakkiyar fahimtar yadda layin suna ke aiki a Python, bari mu nutse cikin tushen matsalar.

Kara karantawa

Gina samfurin hanyar sadarwar jijiyoyi wani yanki ne mai ban sha'awa a cikin koyon injin, musamman a Python. Yana ba da fa'ida mai yawa don bincike, tsinkaya, da sarrafa hanyoyin yanke shawara. Kafin mu nutse cikin nitty-gritty na gina hanyar sadarwa na jijiyoyi, yana da mahimmanci mu fahimci menene cibiyar sadarwar jijiya. Yana da ainihin tsarin algorithms wanda ke kusantar da tsarin kwakwalwar ɗan adam, don haka ƙirƙirar hanyar sadarwa ta wucin gadi wanda, ta hanyar tsarin nazari yana fassara bayanan azanci, ɗauka a kan abubuwan da ba a iya gani ba tare da danyen bayanai, kamar yadda kwakwalwarmu ke yi.

Kara karantawa

Tabbas, bari mu fara da labarin.

Samfuran ilmantarwa mai zurfi sun zama wani muhimmin al'amari na fasaha a zamanin yau, kuma daban-daban na inganta algorithms kamar Adam Optimizer suna taka muhimmiyar rawa wajen aiwatar da su. Keras, babban ɗakin karatu na Python mai ƙarfi da sauƙin amfani don haɓakawa da kimanta ƙirar koyo mai zurfi, ya haɗa ingantaccen ɗakunan karatu na lissafin Theano da TensorFlow.

Kara karantawa

Keras babban ɗakin karatu ne mai ƙarfi kuma mai amfani don ƙirƙirar ƙirar koyon injin, musamman ƙirar ilmantarwa mai zurfi. Ɗaya daga cikin fasalulluka shi ne ƙirƙira ƙirar mu a cikin zane don sauƙin fahimta da warware matsala. Wani lokaci yin keras.utils.plot_model na iya jefa kurakurai masu nuna rashin buƙatun software, musamman pydot da graphviz. Ana sa ran shigar da su duka biyun. Duk da haka, ko da bayan shigar da su, kuna iya samun saƙon kuskure iri ɗaya. Wannan ya faru ne saboda hanyoyi da saitunan sanyi ba a tsara su yadda ya kamata ba. Tare da wannan labarin, za mu bi ta hanyar magance wannan batu.

Kara karantawa

Da ɗaukan kuna son labarin akan matakan Python a cikin NumPy Arrays, ga labarin ku:

Kafin mu fara shiga cikin cikakkun bayanai na ci gaba a cikin Python, yana da mahimmanci mu fara fahimtar menene su. Strides wani ra'ayi ne a cikin Python wanda ke haɓaka sarrafawa da sarrafa tsararraki, musamman NumPy arrays.. Yana ba mu ikon sarrafa tsararraki da kyau ba tare da buƙatar ƙarin ƙwaƙwalwar ajiya ko ƙididdiga ba. Ƙimar tafiya da gaske tana nuna matakan da Python ke ɗauka yayin da ake bi ta cikin tsari. Yanzu bari mu shiga cikin yadda za mu yi amfani da wannan siffa ta musamman don magance matsaloli.

Kara karantawa

A duniyar shirye-shiryen kwamfuta, saduwa da kurakurai abu ne da ya zama ruwan dare gama gari. Dauki, misali, da Kuskuren Key: 'acc' in Python. Wannan kuskure sau da yawa yana fitowa lokacin da takamaiman maɓalli da muke ƙoƙarin shiga daga ƙamus ba ya wanzu. Sa'ar al'amarin shine, Python yana ba da ingantaccen bayani don magance irin waɗannan batutuwa da kuma hana lambar ku daga faɗuwa. Wannan ya haɗa da amfani da hanyoyin sarrafa keɓantawa, yin amfani da aikin samun() aiki, ko maɓallan dubawa kafin samun damarsu. Tare da hanyar da ta dace, ana iya sarrafa wannan kuskure da fasaha.

Kara karantawa

Matsakaicin Gyaran Raka'o'in Layi, ko PRELU, suna kawo dacewa ga yaduddukan juyin juya halin Keras. Kamar yadda salon ya dace da canza yanayin, haka ma samfuran AI na ku. Wannan fasalin yana ɗaukar shahararren Rectified Linear Unit (ReLU) aikin mataki gaba ta hanyar ƙyale a koyi mummunan gangara daga bayanan shigar da bayanai, maimakon sauran ƙayyadaddun. A cikin sharuddan aiki, wannan yana nufin cewa tare da PRELU, samfuran AI ɗinku na iya cirewa da koyan abubuwa masu kyau da mara kyau daga bayanan shigar ku, haɓaka aikinsu da ingancinsu.

Kara karantawa