စက်သင်ယူမှုတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သောကြောင့် နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ပိုမိုမြန်ဆန်သော လေ့ကျင့်ချိန်များကို ရရှိစေသောကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်နက်နဲသော သင်ယူမှုတွင်၊ ခေတ်မီသော ရလဒ်များရရှိရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ လျှောက်ထားရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, optimization, စက်သင်ယူမှုများအတွက် optimization
အဝလွန်ခြင်း သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ဖြစ်ပွားသနည်း။
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
Convolutional Neural Networks များသည် ဘာအတွက် ပထမဆုံး ဒီဇိုင်းထုတ်ခဲ့သနည်း။
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
Convolutional Neural Networks များသည် Convolutional Sequence မှ Sequence မော်ဒယ်များတွင် အသုံးပြုထားသည့်အတိုင်း အချိန်နှင့်အမျှ convolutions များကိုပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဆက်တိုက်ဒေတာကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပါသလား။
Convolutional Neural Networks (CNNs) ကို ရုပ်ပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူနိုင်သောကြောင့် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ၎င်းတို့၏ လျှောက်လွှာသည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းတစ်ခုတည်းတွင် အကန့်အသတ်မရှိပေ။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ သုတေသီများသည် စာသား သို့မဟုတ် အချိန်စီးရီးဒေတာများကဲ့သို့ ဆက်တိုက်ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် CNN များကို အသုံးပြုမှုကို စူးစမ်းလေ့လာခဲ့ကြသည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အာရုံကြောကွန်ရက်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်အမြစ်
Generative Adversarial Networks (GANs) သည် Generative Adversarial Networks (GANs) နှင့် Generative Adversarial Networks (GANs) ၏ အယူအဆအပေါ် အားကိုးပါသလား။
GAN များသည် ဂျင်နရေတာနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်သဘောတရားအပေါ် အခြေခံ၍ အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ GAN များသည် အဓိက အစိတ်အပိုင်း နှစ်ခု ပါဝင်သည့် နက်နဲသော သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ ၏ အတန်းတစ်တန်း ဖြစ်သည်- မီးစက်နှင့် ခွဲခြားမှု တစ်ခု။ GAN ရှိ ဂျင်နရေတာသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် ဆင်တူသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာနမူနာများကို ဖန်တီးရန် တာဝန်ရှိသည်။ ၎င်းသည် ကျပန်းဆူညံမှုအဖြစ် ကြာပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အဆင့်မြင့်ယေဘူယျမော်ဒယ်များ, ခေတ်သစ်ငုပ်လျှိုးနေ variable ကိုမော်ဒယ်များ