AI for Beginners Curriculum سے لیب اسائنمنٹ۔
اس سبق میں ہم نے MNIST ہاتھ سے لکھے گئے اعداد کی بائنری درجہ بندی کے لیے جو کوڈ تیار کیا ہے، اس کا استعمال کرتے ہوئے ایک ملٹی کلاس درجہ بندی بنائیں جو کسی بھی عدد کو پہچان سکے۔ ٹرین اور ٹیسٹ ڈیٹا سیٹ پر درجہ بندی کی درستگی کا حساب لگائیں، اور کنفیوزن میٹرکس پرنٹ کریں۔
- ہر عدد کے لیے، "یہ عدد بمقابلہ تمام دیگر اعداد" کے لیے بائنری درجہ بندی کا ڈیٹا سیٹ بنائیں۔
- بائنری درجہ بندی کے لیے 10 مختلف پرسیپٹرونز کو ٹرین کریں (ہر عدد کے لیے ایک)۔
- ایک فنکشن کی تعریف کریں جو ان پٹ عدد کو درجہ بندی کرے۔
اشارہ: اگر ہم تمام 10 پرسیپٹرونز کے وزن کو ایک میٹرکس میں یکجا کریں، تو ہم ایک میٹرکس ضرب کے ذریعے ان پٹ اعداد پر تمام 10 پرسیپٹرونز کو لاگو کر سکیں گے۔ سب سے زیادہ ممکنہ عدد کو
argmaxآپریشن کے ذریعے آؤٹ پٹ پر لاگو کر کے آسانی سے پایا جا سکتا ہے۔
لیب شروع کرنے کے لیے PerceptronMultiClass.ipynb کھولیں۔
ڈسکلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستگی ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز، جو اس کی اصل زبان میں ہے، کو مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔