convolutional neural networks တွေရဲ့ အပြုအမူကို နားလည်ပြီး သူတို့လေ့လာခဲ့ရတဲ့ ပုံမှန်မဟုတ်တဲ့ ဆက်စပ်မှုတွေကို ဖော်ထုတ်ဖို့ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
convolutional neural networks (CNNs) ၏ အပြုအမူကို နားလည်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ သင်ယူခဲ့သည့် ပုံမှန်မဟုတ်သော ချိတ်ဆက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြပြီး ရုပ်ပုံများမှ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို လေ့လာနိုင်မှုတို့သည် နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။ သို့သော် ဤအနက်ရောင်သေတ္တာ၏ သဘောသဘာဝ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကွဲပြားသော ဒေသများကို ဖြတ်ကျော်ရွေ့လျားနေစဉ် ရုပ်ပုံများ၏ ချောမွေ့သော အကူးအပြောင်းကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် မည်သည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ ရရှိနိုင်မည်နည်း။
Activation Atlas ကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းနှင့် မတူညီသော ဒေသများတစ်လျှောက် ရွေ့လျားနေစဉ် ရုပ်ပုံများ၏ ချောမွေ့သော အကူးအပြောင်းကို စောင့်ကြည့်ခြင်း သည် အထူးသဖြင့် Activation Atlas ကို အသုံးပြုထားသော ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို နားလည်ခြင်းအတွက် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။ activation atlas သည် ကျွန်ုပ်တို့အား မည်ကဲ့သို့ကွဲပြားသော ဒေသများကို နားလည်နိုင်စေမည့် ပုံရိပ်ယောင်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများ၏နေရာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် နိုးကြားမှု atlases ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
Activation atlases သည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများ၏နေရာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ activation atlases မည်ကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်သည်ကို နားလည်ရန်အတွက်၊ neural network ၏အခြေအနေတွင် မည်သည့် activations များဖြစ်သည်ကို ဦးစွာရှင်းလင်းနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင်၊ လုပ်ဆောင်မှုများသည် တစ်ခုစီ၏ရလဒ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။
ပုံတစ်ပုံ၏ မတူညီသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ ဆားငန်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ မည်သည့်အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးသနည်း။
Activation Grid သည် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်တွင် ပုံတစ်ပုံ၏ ကွဲပြားသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ အရသာရှိမှုဆိုင်ရာ အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ဤဂရစ်များသည် ပုံတစ်ပုံအား လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ အသက်သွင်းမှုပုံစံများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ရုပ်ပုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအသက်သွင်းမှုဇယားကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်နယ်ပယ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မည်နည်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
activation grids သည် convolutional neural network ၏ မတူညီသောအလွှာများမှတဆင့် activation များပြန့်ပွားမှုကို နားလည်ရန် မည်သို့ကူညီပေးနိုင်သနည်း။
Activation grids များသည် convolutional neural network (CNN) ၏ မတူညီသောအလွှာများမှတဆင့် activations များပြန့်ပွားမှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသောအခန်းမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ကွန်ရက်အတွင်း သတင်းအချက်အလက်များကို မည်ကဲ့သို့ အသွင်ပြောင်းပြီး စီမံဆောင်ရွက်သည်ဟူသော တန်ဖိုးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး မော်ဒယ်၏ အတွင်းပိုင်း လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလင်းပေးကာ ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များကို အနက်ပြန်ဆိုရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ CNN တွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်