ရုပ်ပုံများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် အသိအမှတ်ပြုရန် CNN တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းကို မည်သို့ပေါင်းစပ်ထားသနည်း။
convolutional neural networks (CNNs) တွင်၊ convolutions နှင့် pooling တို့သည် ရုပ်ပုံများတွင် ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် အသိအမှတ်ပြုရန် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရာတွင် ကွန်ရက်အား နားလည်ပြီး တိကျစွာ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်စေမည့် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CNN များရှိ Convolutional အလွှာများသည် ဒေသဆိုင်ရာ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် တာဝန်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လျှို့ဝှက်အလွှာများ၏ အခန်းကဏ္ဍနှင့် အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာအပါအဝင် CNN ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ဖော်ပြပါ။
Convolutional Neural Network (CNN) သည် အမြင်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရာတွင် အထူးထိရောက်သော အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းစသည့် ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။ CNN ၏ဖွဲ့စည်းပုံတွင် လျှို့ဝှက်အလွှာများနှင့် အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာတစ်ခုစီအပါအဝင် အလွှာများစွာ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပေါင်းစည်းခြင်းသည် CNN ရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း၊ အမြင့်ဆုံးပေါင်းစည်းခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Pooling သည် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို ရိုးရှင်းစေရန်နှင့် လျှော့ချရန်အတွက် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းဒေတာမှ အရေးကြီးဆုံးအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CNN များတွင်၊ convolutional layers များကို အသုံးချပြီးနောက် ပုံမှန်အားဖြင့် စုပေါင်းလုပ်ဆောင်ကြသည်။ ပေါင်းကူးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ နှစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ပုံတစ်ပုံရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးပုံတို့ကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional neural networks (CNNs) သည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးများသော နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများ အတန်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN ရှိ ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံတစ်ပုံရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် convolutions ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံနှင့်ပုံတွင်၎င်းတို့၏အရေးပါပုံကိုအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုအသေးစိတ်ပိုင်းဖြတ်ပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ သည် အဘယ်နည်း နှင့် ၎င်းတို့ သည် ရုပ်ပုံ မှတ်မိခြင်း ကို မည်သို့ ပံ့ပိုးပေး ကြ သနည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အထူးထိရောက်သော အတုမဲ့အာရုံကြောကွန်ရက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော နျူရွန်အလွှာများစွာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လူ့ဦးနှောက်၏ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ ဆွေးနွေးမည်နည်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်