အဝလွန်ခြင်း သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ဖြစ်ပွားသနည်း။
စနေနေ့, 26 သြဂုတ် 2023
by Mkhuseli Nyamfu
အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု လွန်ကဲခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဤနယ်ပယ်၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အဆင့်မြင့်နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် ဖြစ်ပေါ်သည်။ Overfitting သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အထူးပြုလွန်းသည့်အတိုင်းအတာအထိ သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားသောအခါ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အာရုံကြောကွန်ရက်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်အမြစ်
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, စက်သင်ယူ, အာရုံကြောကွန်ယက်များ, အဝတ်အစား, ပုံမှန်
Convolutional Neural Networks များသည် ဘာအတွက် ပထမဆုံး ဒီဇိုင်းထုတ်ခဲ့သနည်း။
စနေနေ့, 26 သြဂုတ် 2023
by Mkhuseli Nyamfu
Convolutional neural networks (CNNs) များကို ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် ပထမဆုံး ဒီဇိုင်းထုတ်ခဲ့သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် အမြင်အာရုံဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် လွန်စွာထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြထားသည့် အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်များ အထူးပြုအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ CNN များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးသည် တိကျမှန်ကန်သော မော်ဒယ်များ ဖန်တီးရန် လိုအပ်ခြင်းကြောင့် တွန်းအားပေးခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အဆင့်မြင့်ကွန်ပျူတာအမြင်, ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် Convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များ
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
AlexNet, ဉာဏ်ရည်တု, CNN ဗိသုကာ, ကွန်ပျူတာ Vision ၏, Image ကိုအသိအမှတ်ပြုမှု, LeNet-5