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၊
CNN ၏ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာ အစုလိုက် စုစည်းခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာအတွဲလိုက်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကိုဖြစ်စေသော အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ ဒေတာနမူနာများကို အတွဲများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခေတ်မီဟာ့ဒ်ဝဲ၏ အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အသုံးချနိုင်သည်၊ မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်နှင့် ကွန်ရက်၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် အတန်းတံဆိပ်များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် one-hot vector များကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
One-hot vector များကို convolutional neural networks (CNNs) တွင် class labels များကို ကိုယ်စားပြုရန် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ Artificial Intelligence ၏ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ CNN သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ CNNs များတွင် one-hot vector များကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချသည်ကို နားလည်ရန်၊ class တံဆိပ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်စားပြုခြင်းသဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN မော်ဒယ်၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤပြည့်စုံသော ရှင်းလင်းချက်သည် ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးသည့် အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အရေးပါသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာများပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ပေါင်းကူးအလွှာများသည် CNN ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပါဝင်ကူညီပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) တွင် convolutions များ၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
Convolutional neural networks (CNNs) သည် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းစသည့် အမျိုးမျိုးသော ရုပ်ပုံဆိုင်ရာအလုပ်များအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ဗိသုကာလက်ရာတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ CNN ၏ နှလုံးသားတွင် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ သဘောတရားကို တည်ရှိနေသည်။ ရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်