အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အသုံးပြုသည့် convolutional neural network (CNN) လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များတွင်၊ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံများမှ အကြမ်းထည် pixel တန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တိုက်ရိုက်မသင့်လျော်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ သက်ဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်းဖြင့်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံများအတွင်း ပုံစံများနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်များကို မှတ်မိသိရှိနိုင်စေပြီး အရာဝတ္ထု သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုများ၏ မတူညီသော အတန်းအစားများကြားတွင် ခွဲခြားနိုင်စေပါသည်။
CNN များတွင် အင်္ဂါရပ်များ ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံမှန်အားဖြင့် convolutional အလွှာများကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤအလွှာများသည် kernels ဟုခေါ်သော စစ်ထုတ်မှုများကို ထည့်သွင်းပုံတွင် ထည့်သွင်းသည်။ အင်္ဂါရပ်မြေပုံတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန် စစ်ထုတ်မှုတစ်ခုစီသည် ထည့်သွင်းပုံတစ်ခွင်ကို စကင်န်ဖတ်ပြီး ဒြပ်စင်အလိုက် ပေါင်းခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်သည်။ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများသည် အစွန်းများ၊ ပုံသဏ္ဍာန်များ သို့မဟုတ် ပုံသဏ္ဍာန်များကဲ့သို့သော ထည့်သွင်းပုံတွင်ပါရှိသော သီးခြားပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ဖမ်းယူပါသည်။ convolutional layers တွင် filter များစွာကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် CNN များသည် မတူညီသော spatial hierarchies တွင် ကွဲပြားသောအင်္ဂါရပ်အစုံကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။
convolutional အလွှာများပြီးနောက်၊ CNN များသည် မော်ဒယ်သို့ linearity မဟုတ်သော မိတ်ဆက်ရန်အတွက် ReLU (Rectified Linear Unit) ကဲ့သို့သော activation functions များပါ၀င်သည်။ လိုင်းမဟုတ်သော အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် CNN များကို ဒေတာအတွင်း ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများနှင့် ပုံစံများကို လေ့လာနိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း သို့မဟုတ် ပျမ်းမျှပေါင်းထည့်ခြင်းကဲ့သို့သော အလွှာများကို စုပေါင်းခြင်းအား ပုံမှန်အားဖြင့် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ spatial dimensions များကို လျှော့ချရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ Pooling သည် ကွန်ရက်ကို ထည့်သွင်းပုံများတွင် ကွဲပြားမှုများကို ပိုမိုခိုင်မာစေရန်နှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။
convolutional နှင့် pooling layers များနောက်တွင်၊ ထုတ်ယူထားသောအင်္ဂါရပ်များသည် vector တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြန့်ကျဲသွားပြီး တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများမှတဆင့်ဖြတ်သန်းသွားပါသည်။ ဤအလွှာများသည် အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားမှုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ကြပြီး၊ ထုတ်ယူထားသောအင်္ဂါရပ်များကို သက်ဆိုင်ရာ အထွက်အတန်းများနှင့် မြေပုံဆွဲရန် သင်ယူခြင်း။ နောက်ဆုံးချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာသည် အများအားဖြင့် အတန်းပေါင်းစုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အတန်းဖြစ်နိုင်ချေများကို ဖန်တီးရန် softmax activation function ကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် CNN တွင် အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ အဝတ်အစားပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ ဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဤအခြေအနေတွင်၊ CNN သည် ဖိနပ်၊ ရှပ်အင်္ကျီ သို့မဟုတ် ဘောင်းဘီကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသောအဝတ်အစားအမျိုးအစားများအတွက် ထူးခြားသောပုံစံများ၊ အရောင်များနှင့် ပုံစံများကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူလေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အညွှန်းတပ်ထားသော အဝတ်အစားပုံများ၏ ဒေတာအစုံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ CNN သည် ၎င်း၏ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များကို တိကျစွာခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စေရန် အထပ်ထပ်အခါခါ ချိန်ညှိပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ နောက်ဆုံးတွင် မမြင်ရသောပုံများကို တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် CNN ၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်အား ထည့်သွင်းပုံများအတွင်း သက်ဆိုင်ရာပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကြားတွင် လေ့လာနိုင်ပြီး ခွဲခြားနိုင်စေပါသည်။ convolutional layers၊ activation functions၊ pooling layers နှင့် အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော layers များကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် CNN များသည် တိကျသောအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကိုလုပ်ဆောင်ရန် ထိရောက်စွာထုတ်ယူပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသောအင်္ဂါရပ်များကိုအသုံးချနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
- Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။