ဉာဏ်ရည်တု

အိမ် AI ဆိုတာဘာလဲ။ လူ့ထောက်လှမ်းရေး ဘာသာစကားများ၏သမိုင်း နံပါတ်များသမိုင်း ကွန်ပျူတာသမိုင်း စက်ရုပ်များ အလုပ်အစားထိုးခြင်း။ AI နမူနာများ စိတ်၏သီအိုရီ ပရိုဂရမ်ရေးခြင်း။ JavaScript Browser တွင် AI

သင်္ချာ

သင်္ချာ တစ်ပြေးညီ လုပ်ဆောင်ချက်များ Linear Algebra ကွက်ကွက်များ Matrices တင်းဆာများ

စာရင်းအင်းများ

ဖြစ်နိုင်ခြေ စာရင်းအင်းများ ဖြန့်ဝေခြင်း။

ဂရပ်ဖစ်

AI Plotter AI Linear ဂရပ်ဖစ်များ AI ဖြန့်ကြဲကွက်များ

AI သိပ္ပံ

သိပ္ပံပညာ Data စုဆောင်းခြင်း။ အစုအဝေး ဆုတ်ယုတ်မှုများ စက်သင်ယူခြင်း။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ

စက်သင်ယူခြင်း။

Perceptrons များ အသိ လေ့ကျင့်ရေး စမ်းသပ်ခြင်း။ သင်ယူခြင်း။ အသုံးအနှုန်းများ Brain.js

TensorFlow

TFJS ကျူတိုရီရယ် TFJS လည်ပတ်မှုများ TFJS မော်ဒယ်များ TFJS ကြည့်ရှုသူ

ဥပမာ ၁

Ex1 မိတ်ဆက် Ex1 ဒေတာ Ex1 မော်ဒယ် Ex1 သင်တန်း

ဥပမာ ၂

Ex2 မိတ်ဆက် Ex2 ဒေတာ Ex2 မော်ဒယ် Ex2 သင်တန်း

JS ဂရပ်ဖစ်

အင်ထရို Graph Canvas ဂရပ်ဖစ် Plotly.js ဂရပ်ဖစ် Chart.js ဂရပ်ဖစ် ဂရပ်ဖစ် D3.js

TensorFlow လည်ပတ်မှုများ

  • ထည့်ပါ။
  • နုတ်
  • များပြားသည်။
  • ဝေ
  • ရင်ပြင်
  • ပြန်လည်ပုံဖော်ပါ။

Tensor ပေါင်းထည့်ခြင်း။

tensorA.add(tensorB) ကို အသုံးပြု၍ တင်းဆာနှစ်ခုကို သင်ထည့်နိုင်သည်

ဥပမာ

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);

// Tensor Addition
const tensorNew = tensorA.add(tensorB);

// Result: [ [2, 1], [5, 2], [8, 3] ]


Tensor နုတ်ခြင်း။

tensorA.sub(tensorB) ကိုသုံးပြီး တင်းဆာနှစ်ခုကို နုတ်နိုင်ပါတယ်

ဥပမာ

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);

// Tensor Subtraction
const tensorNew = tensorA.sub(tensorB);

// Result: [ [0, 3], [1, 6], [2, 9] ]


Tensor Multiplication

tensorA.mul(tensorB) ကို အသုံးပြု၍ တင်းဆာနှစ်ခုကို ပွားနိုင်သည်

ဥပမာ

const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const tensorB = tf.tensor([4, 4, 2, 2]);

// Tensor Multiplication
const tensorNew = tensorA.mul(tensorB);

// Result: [ 4, 8, 6, 8 ]


Tensor ဌာနခွဲ

tensorA.div(tensorB) ကို အသုံးပြု၍ တင်းဆာနှစ်ခုကို ပိုင်းခြားနိုင်ပါသည်

ဥပမာ

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);

// Tensor Division
const tensorNew = tensorA.div(tensorB);

// Result: [ 2, 2, 3, 4 ]


Tensor Square

tensor.square() ကို အသုံးပြု၍ တင်းဆာတစ်ခုကို လေးထောင့်ပုံစံ ပြုလုပ်နိုင်သည်

ဥပမာ

const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);

// Tensor Square
const tensorNew = tensorA.square();

// Result [ 1, 4, 9, 16 ]


Tensor Reshape

တင်းဆာတစ်ခုရှိ ဒြပ်စင်အရေအတွက်သည် ပုံသဏ္ဍာန်ရှိ အရွယ်အစားများ၏ ရလဒ်ဖြစ်သည်။

တူညီသောအရွယ်အစားရှိ မတူညီသောပုံသဏ္ဍာန်များ ရှိနိုင်သောကြောင့် tensor ကို အရွယ်အစားတူ အခြားပုံသဏ္ဍာန်များအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် မကြာခဏ အသုံးဝင်ပါသည်။

tensor.reshape() ကို အသုံးပြု၍ tensor ကို ပြန်လည်ပုံဖော်နိုင်သည် -

ဥပမာ

const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
const tensorB = tensorA.reshape([4, 1]);

// Result: [ [1], [2], [3], [4] ]