အာရုံကြော ကွန်ရက်သည် နက်နဲသော သင်ယူမှု၏ အခြေခံ အစိတ်အပိုင်း ဖြစ်ပြီး ဉာဏ်ရည်တု နယ်ပယ်ခွဲ တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်သီးသန့်အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီတွင် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအစိတ်အပိုင်းများကို အသေးစိတ်လေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြပါမည်။
1. နျူရွန်- နျူရွန်များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အခြေခံတည်ဆောက်မှုတုံးများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သွင်းအားစုများ လက်ခံရရှိခြင်း၊ တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးသည်။ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် အလေးချိန်ရှိသော ချိတ်ဆက်မှုများမှတစ်ဆင့် အခြားနျူရွန်များနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ ဤအလေးများသည် ချိတ်ဆက်မှု၏ ခိုင်ခံ့မှုကို ဆုံးဖြတ်ပြီး သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
2. အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်- အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် အာရုံကြောကွန်ရက်သို့ မျဉ်းကြောင်းမဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ ၎င်းသည် ယခင်အလွှာမှ သွင်းအားစုများ၏ အလေးချိန်ကိုယူကာ အထွက်တစ်ခုထုတ်ပေးသည်။ ဘုံဖွင့်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်၊ tanh လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပြုပြင်ထားသော linear unit (ReLU) လုပ်ဆောင်ချက်တို့ ပါဝင်သည်။ activation function ရွေးချယ်မှုသည် ပြဿနာဖြေရှင်းပြီး ကွန်ရက်၏ အလိုရှိသော အပြုအမူပေါ်တွင် မူတည်သည်။
3. အလွှာများ- အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအား နျူရွန်များစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် အလွှာများအဖြစ် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ input layer သည် input data ကိုလက်ခံရရှိသည်၊ output layer သည် နောက်ဆုံး output ကိုထုတ်ပေးပြီး ဝှက်ထားသော layers များကြားတွင်ရှိပါသည်။ ဝှက်ထားသော အလွှာများသည် ကွန်ရက်အား ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အတိမ်အနက်သည် ၎င်းတွင်ပါရှိသော လျှို့ဝှက်အလွှာအရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
4. အလေးချိန်များနှင့် ဘက်လိုက်မှုများ- အလေးချိန်များနှင့် ဘက်လိုက်မှုများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အပြုအမူကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ဘောင်များဖြစ်သည်။ နျူရွန်များကြား ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုစီတွင် ဆက်စပ်အလေးချိန်တစ်ခု ရှိပြီး ဆက်သွယ်မှု၏ အားကောင်းမှုကို ထိန်းချုပ်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများသည် နျူရွန်တစ်ခုစီတွင် ထပ်လောင်းထည့်သွင်းထားသော ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့အား activation လုပ်ဆောင်မှုသို့ ပြောင်းသွားစေနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ ခန့်မှန်းထားသော နှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုများကြား အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချရန် ဤအလေးနှင့်ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိထားသည်။
5. Loss Function- ဆုံးရှုံးမှု function သည် neural network ၏ ခန့်မှန်းထားသော output နှင့် true output အကြား ကွာဟမှုကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းသည် အမှားကို တိုင်းတာပြီး ၎င်း၏အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် ကွန်ရက်အတွက် အချက်ပြမှုတစ်ခု ပေးသည်။ ဘုံဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ပျမ်းမျှနှစ်ထပ်အမှားအယွင်း၊ cross-entropy နှင့် binary cross-enttropy တို့ ပါဝင်သည်။ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၏ရွေးချယ်မှုသည်ပြဿနာဖြေရှင်းပြီးထွက်ရှိမှု၏သဘောသဘာဝပေါ်တွင်မူတည်သည်။
6. Optimization Algorithm- ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် တွက်ချက်ထားသော အမှားအပေါ် အခြေခံ၍ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုသည်။ Gradient ဆင်းသက်မှုသည် မတ်စောက်ဆုံးဆင်းသက်မှုဆီသို့ အလေးချိန်များနှင့် ဘက်လိုက်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ချိန်ညှိပေးသည့် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုထားသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ stochastic gradient မျိုးနွယ်နှင့် Adam ကဲ့သို့သော gradient မျိုးနွယ်၏မူကွဲမျိုးကွဲများသည် convergence speed နှင့် တိကျမှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် ထပ်လောင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။
7. Backpropagation- နောက်ကြောင်းပြန်ဖြန့်ခြင်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် အဓိက algorithm တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ရက်၏ အလေးချိန်များနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို စပ်လျဉ်း၍ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၏ gradient ကို တွက်ချက်သည်။ ဤ gradient ကို ကွန်ရက်မှတဆင့် နောက်သို့ ဖြန့်ကျက်ခြင်းဖြင့် လိုအပ်သော အလေးချိန်အပ်ဒိတ်များကို ထိရောက်စွာ တွက်ချက်နိုင်စေပါသည်။ Backpropagation သည် ကွန်ရက်ကို ၎င်း၏အမှားများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်အမျှ တိုးတက်စေသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများတွင် နျူရွန်များ၊ လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများ၊ အလွှာများ၊ အလေးများနှင့်ဘက်လိုက်မှုများ၊ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နောက်ကြောင်းပြန်ဖြန့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး ကွန်ရက်အား ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးရန်နှင့် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ ထိရောက်သော အာရုံကြောကွန်ရက်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ဤအစိတ်အပိုင်းများကို နားလည်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု:
- Keras သည် TFlearn ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Deep Learning TensorFlow စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပါသလား။
- TensorFlow 2.0 နှင့်နောက်ပိုင်းတွင်၊ စက်ရှင်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုတော့ပါ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် အကြောင်းပြချက် ရှိပါသလား။
- hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
- SQLite ဒေတာဘေ့စ်နှင့် ချိတ်ဆက်မှုနှင့် cursor အရာဝတ္ထုတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်ပုံဖန်တီးရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသော Python ကုဒ်အတိုအထွာတွင် မည်သည့် module များကို ထည့်သွင်းသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ဒေတာမှ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခု ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကိုရွေးချယ်ပြီး chatbot ၏ အနုမာနလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုလျှင် ဘာသာပြန်ဆိုမှုအရေအတွက်နှင့် အလင်းတန်းများကို ချိန်ညှိရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာအချို့မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် EITC/AI/DLTF Deep Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: နိဒါန္း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်