အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်၊ အထူးသဖြင့် convolutional neural networks (CNNs) သည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ထူးထူးခြားခြားတိုးတက်မှုများကိုတွေ့မြင်ခဲ့ပြီး ကြီးမားပြီးရှုပ်ထွေးသော neural network ဗိသုကာများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေပါသည်။ ဤကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အခြားဒိုမိန်းများတွင် စိန်ခေါ်မှုအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဖန်တီးထားတဲ့ အကြီးမားဆုံး convolutional neural network အကြောင်း ဆွေးနွေးတဲ့အခါ၊
အထွက်လိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ။
အထွက်လိုင်းများသည် convolutional neural network (CNN) မှ သင်ယူနိုင်ပြီး ထည့်သွင်းပုံမှထုတ်ယူနိုင်သည့် ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင်၊ အထွက်လမ်းကြောင်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးကွန်ဗင်းရှင်းများတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထွက်လမ်းကြောင်းများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် CNN ကို ထိထိရောက်ရောက် ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
ထည့်သွင်းသည့်ချန်နယ်အရေအတွက် (nn.Conv1d ၏ 2st ဘောင်) ၏ အဓိပ္ပါယ်ကား အဘယ်နည်း။
PyTorch ရှိ nn.Conv2d လုပ်ဆောင်ချက်၏ ပထမဆုံး ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်သည့် ထည့်သွင်းချန်နယ်အရေအတွက်သည် ထည့်သွင်းပုံရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံ သို့မဟုတ် ချန်နယ်အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံ၏ "အရောင်" တန်ဖိုးများ အရေအတွက်နှင့် တိုက်ရိုက်မသက်ဆိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း CNN ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဘုံနည်းပညာအချို့က အဘယ်နည်း။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း Convolutional Neural Network (CNN) ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှု၊ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘူယျအသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုတ်အရွယ်အစား၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် ဘယ်လိုသက်ရောက်မှုရှိလဲ။
အသုတ်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် Convolutional Neural Networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသော ကန့်သတ်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ batch size သည် ရှေ့နှင့်နောက်သို့ တစ်ခုတည်းသော network မှတဆင့်ပြန့်ပွားနေသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာအရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ သုတ်၏ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုမှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ တရားဝင်အတည်ပြုရန်အတွက် ဒေတာမည်မျှကို ယေဘုယျအားဖြင့် ခွဲဝေပေးသနည်း။
ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် convolutional neural networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို အကဲဖြတ်နိုင်စေသည့်အပြင် အကျုံးဝင်မှုကိုလည်း ကာကွယ်နိုင်စေပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ အချို့သောအပိုင်းကို ခွဲဝေချထားခြင်းသည် ဘုံအလေ့အကျင့်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်လိုပြင်ဆင်မလဲ။ ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional Neural Network (CNN) အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အကောင်းဆုံးသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ CNN ၏ သင်ယူမှုနှင့် ပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်က များစွာလွှမ်းမိုးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် အခြားကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း နှင့် ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်သည် ကွဲပြားသော အခန်းကဏ္ဍများ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းသည့် အချက်အလက်များ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ စီမံဆောင်ရွက်နေကြောင်း သေချာစေရန်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးပြီး ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပုံများမှလွဲ၍ အခြားဒေတာအတွက် convolutional အလွှာများကို သုံးနိုင်ပါသလား။ ဥပမာတစ်ခုပေးပါ။
convolutional neural networks (CNNs) ၏ အခြေခံ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည့် Convolutional အလွှာများကို ရုပ်ပုံဒေတာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ သို့သော်၊ ပုံများအပြင် အခြားသော ဒေတာအမျိုးအစားများတွင် convolutional layer ကိုလည်း အသုံးချနိုင်သည်ကို သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒီအဖြေကို ကျွန်တော်အသေးစိတ်ဖော်ပြပေးပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2