convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုခဲ့သည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ရုပ်မြင်သံကြားဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အထူးဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများနှင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာကဏ္ဍများကို ဆွေးနွေးပါမည်။
1. Convolutional Layers- convolutional layers များသည် CNN ၏ တည်ဆောက်မှုတုံးများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများထုတ်လုပ်ရန်အတွက် ထည့်သွင်းပုံနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည့် သင်ယူနိုင်သော စစ်ထုတ်မှုများ သို့မဟုတ် kernels များ ပါဝင်သည်။ အစွန်းများ၊ ထောင့်များ သို့မဟုတ် အသွင်အပြင်များကဲ့သို့ ပုံရှိ သီးခြားပုံစံ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်တစ်ခုကို စစ်ထုတ်မှုတစ်ခုစီက ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ convolution လုပ်ဆောင်ချက်တွင် filter ကို ပုံပေါ်မှ လျှောချပြီး filter weights နှင့် သက်ဆိုင်ရာ image patch အကြား အစက်မှ ထုတ်ကုန်ကို တွက်ချက်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံရှိ တည်နေရာတစ်ခုစီအတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြုလုပ်ပြီး မတူညီသော အင်္ဂါရပ်များ ရှိနေမှုကို မီးမောင်းထိုးပြသည့် အင်္ဂါရပ်မြေပုံကို ဖန်တီးပေးပါသည်။
ဥပမာ- အလျားလိုက် အစွန်းများကို ထောက်လှမ်းနိုင်သော 3×3 စစ်ထုတ်မှုတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ထည့်သွင်းပုံတစ်ခုနှင့် ပေါင်းစပ်သောအခါ၊ ၎င်းသည် ပုံရှိ အလျားလိုက်အစွန်းများကို အလေးပေးသည့် အင်္ဂါရပ်မြေပုံကို ထုတ်လုပ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
2. Pooling Layers- ပေါင်းကူးအလွှာများကို convolutional layers မှထုတ်ပေးသော အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို နှိမ့်ချရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အရေးကြီးဆုံးအချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ spatial dimensions ကို လျှော့ချပေးသည်။ အများဆုံးအသုံးအများဆုံး စုပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုမှာ ပေါင်းကူးခြင်းဝင်းဒိုးအတွင်း အများဆုံးတန်ဖိုးကို ရွေးချယ်ပေးသည့် max pooling ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ရက်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးပြီး ထည့်သွင်းပုံရှိ သေးငယ်သော spatial ကွဲလွဲမှုများကို ပိုမိုခိုင်ခံ့စေသည်။
ဥပမာ- အင်္ဂါရပ်မြေပုံတစ်ခုပေါ်ရှိ 2×2 ပေါင်းစပ်ဝင်းဒိုးတစ်ခုဖြင့် အများဆုံးပေါင်းစည်းခြင်းကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ထပ်နေခြင်းမရှိသော 2×2 ဒေသတစ်ခုစီရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို ရွေးချယ်မည်ဖြစ်ပြီး spatial dimension ကို ထက်ဝက်လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
3. Activation Functions- Activation Functions များသည် CNN တွင် မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ပေးပြီး ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ CNNs တွင် အသုံးအများဆုံး လုပ်ဆောင်ချက်သည် အထွက်ကို သုညနှင့် အဝင်အများဆုံးအဖြစ် တွက်ချက်ပေးသည့် Rectified Linear Unit (ReLU) ဖြစ်သည်။ ReLU သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာကို သက်သာစေရန် စွမ်းရည်ကြောင့် ပိုမိုနှစ်သက်သည်။
ဥပမာ- နျူရွန်တစ်ခု၏အထွက်သည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်ပါက၊ ReLU သည် ၎င်းအား သုညအဖြစ်သတ်မှတ်ပြီး နျူရွန်ကို ထိထိရောက်ရောက်ပိတ်ပစ်လိုက်သည်။ ရလဒ်သည် အပြုသဘောဆောင်ပါက၊ ReLU သည် ၎င်းကို မပြောင်းလဲဘဲ ထိန်းသိမ်းထားသည်။
4. Fully Connected Layers- အပြည့်အဝ ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများသည် ထုတ်ယူထားသော အင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ နောက်ဆုံး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် တာဝန်ရှိပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ယခင်အလွှာများမှ ပြန့်ကျဲနေသော အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို ယူကာ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော နျူရွန်အစီအရီများမှတဆင့် ၎င်းတို့ကို ဖြတ်သန်းကြသည်။ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာရှိ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် ယခင်အလွှာရှိ နျူရွန်တိုင်းနှင့် ချိတ်ဆက်ထားပြီး အင်္ဂါရပ်များကြားတွင် ရှုပ်ထွေးသောဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ဥပမာ- ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင်၊ အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာတွင် "ကြောင်" "ခွေး" နှင့် "ကား" ကဲ့သို့သော မတူညီသောအတန်းများနှင့်သက်ဆိုင်သည့် နျူရွန်များ ရှိနေနိုင်သည်။ အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာ၏ အထွက်အား အတန်းတစ်ခုစီ၏ ထည့်သွင်းပုံ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေများအဖြစ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသည်။
5. Loss Function- ဆုံးရှုံးမှု function သည် ခန့်မှန်းထားသော output များနှင့် ground truth တံဆိပ်များကြား ကွာဟချက်ကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းသည် လက်ရှိအလုပ်တွင် CNN မည်မျှစွမ်းဆောင်ရည်ကို တွက်ချက်ပြီး လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏ဘောင်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ရန်အတွက် အချက်ပြပေးသည်။ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၏ရွေးချယ်မှုသည် binary အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် binary cross-entropy သို့မဟုတ် အမျိုးအစားအစုံလိုက်ခွဲခြားခြင်းအတွက် categorical cross-entropy ကဲ့သို့သော သီးခြားရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းအပေါ် မူတည်သည်။
ဥပမာ- ဒွိအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင်၊ ဒွိအကူးအပြောင်း-entropy ဆုံးရှုံးမှုသည် အပြုသဘောဆောင်သောအတန်း၏ ခန့်မှန်းခြေဖြစ်နိုင်ခြေကို စစ်မှန်သောတံဆိပ် (0 သို့မဟုတ် 1) နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး ၎င်းတို့ကြားတွင် ကြီးမားသောကွဲလွဲမှုများကို အပြစ်ပေးသည်။
convolutional neural network (CNN) တွင် convolutional layers၊ pooling layers၊ activation functions၊ fully connected layers နှင့် loss function တို့ ပါ၀င်ပါသည်။ convolutional layers များသည် input image မှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူပြီး pooling layers များသည် feature maps များကို နှိမ့်ချပေးပါသည်။ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ပေးပြီး အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများသည် နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် ခန့်မှန်းထားသောရလဒ်များနှင့် မြေပြင်အမှန်တရားတံဆိပ်များကြား ကွာဟမှုကိုတိုင်းတာပြီး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ:
- TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ CNN ကို မည်သို့ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သနည်း၊ ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ယေဘူယျ အကဲဖြတ်မှု အချို့ကား အဘယ်နည်း။
- CNN တွင် အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကို TensorFlow တွင် မည်သို့အကောင်အထည်ဖော်သနည်း။
- CNN တွင် convolutional layers နှင့် pooling layers များ၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ရှင်းပြပါ။
- ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် CNN ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် TensorFlow ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
- ရုပ်ပုံများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် အသိအမှတ်ပြုရန် CNN တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းကို မည်သို့ပေါင်းစပ်ထားသနည်း။
- လျှို့ဝှက်အလွှာများ၏ အခန်းကဏ္ဍနှင့် အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာအပါအဝင် CNN ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ဖော်ပြပါ။
- ပေါင်းစည်းခြင်းသည် CNN ရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း၊ အမြင့်ဆုံးပေါင်းစည်းခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- CNN တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ပုံတစ်ပုံရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးပုံတို့ကို ရှင်းပြပါ။
- convolutional neural network (CNN) ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ သည် အဘယ်နည်း နှင့် ၎င်းတို့ သည် ရုပ်ပုံ မှတ်မိခြင်း ကို မည်သို့ ပံ့ပိုးပေး ကြ သနည်း။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: TensorFlow နှင့်အတူ Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်