CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Max pooling သည် အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေးတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏အခြေအနေတွင်၊ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကိုနမူနာချရန်အတွက် ပေါင်းစပ်အလွှာများပြီးနောက် max pooling ကို အသုံးပြုသည်၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ အဓိကရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အသုံးပြုသည့် convolutional neural network (CNN) လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များတွင်၊ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံများမှ အကြမ်းထည် pixel တန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တိုက်ရိုက်မသင့်လျော်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
TensorFlow.js တွင်လည်ပတ်နေသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏နယ်ပယ်တွင်၊ အပြိုင်အဆိုင်သင်ယူခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် လုံးဝမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော်လည်း ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ Asynchronous သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း
neural network model ၏ output layer တွင် softmax activation function ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
neural network model တစ်ခု၏ output layer တွင် softmax activation function ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ယခင် layer ၏ outputs များကို class များစွာတွင် probability distribution အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ဖြစ်သည်။ ဤအသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ pixel တန်ဖိုးများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခုကို မလေ့ကျင့်မီ pixel တန်ဖိုးများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ ဆက်စပ်မှုတွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံတစ်ပုံ၏ pixel တန်ဖိုးများကို ပုံမှန်အားဖြင့် 0 နှင့် 1 သို့မဟုတ် -1 နှင့် 1 ကြားတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် စံသတ်မှတ်ထားသော အကွာအဝေးတစ်ခုသို့ ပြောင်းလဲခြင်းပါဝင်သည်။ အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အဝတ်အစားပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် အသုံးပြုသော neural network model ၏ဖွဲ့စည်းပုံမှာ အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် TensorFlow နှင့် TensorFlow.js ၏အကြောင်းအရာများတွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ အဝတ်အစားပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အသုံးပြုသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် convolutional neural network (CNN) ဗိသုကာကို အခြေခံထားသည်။ CNN များသည် သက်ဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များကို အလိုအလျောက် သင်ယူပြီး ထုတ်ယူနိုင်ခြင်းကြောင့် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Fashion MNIST ဒေတာအတွဲသည် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Fashion MNIST ဒေတာအတွဲသည် အဝတ်အစားပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် TensorFlow ကိုအသုံးပြုရာတွင် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သိသာထင်ရှားသောပံ့ပိုးကူညီမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် လက်ရေးဂဏန်းများပါ၀င်သည့် ရိုးရာ MNIST ဒေတာအတွဲအတွက် အစားထိုးတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ဖက်ရှင် MNIST ဒေတာအတွဲတွင် မီးခိုးရောင်စကေးပုံ 60,000 ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ဆိုတာ ဘာလဲ၊ အဲဒါက ကျွန်တော်တို့ကို ဘယ်လို စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်လ်တွေကို ဖန်တီးပြီး လေ့ကျင့်ခွင့်ပေးတာလဲ။
TensorFlow.js သည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား ဘရောက်ဆာတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တိုက်ရိုက်တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သောစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူကြိုက်များသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ၏စွမ်းရည်များကို JavaScript သို့ ယူဆောင်လာကာ web applications များတွင် machine learning ကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို ဖွင့်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်ကို TensorFlow.js တွင် မည်သို့စုစည်းပြီး လေ့ကျင့်ထားသနည်း၊ အမျိုးအစားအလိုက် ဖြတ်ကျော်-အင်ထရိုပီဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခန်းကဏ္ဍကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js တွင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုအား စုစည်းခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေသည် ဤအဆင့်များ၏ အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး categorical cross-entropy loss လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခန်းကဏ္ဍကို အလေးပေးပါသည်။ ပထမဦးစွာ neural network model ကိုတည်ဆောက်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အလွှာတစ်ခုစီရှိ ယူနစ်အရေအတွက်များအပါအဝင် ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏တည်ဆောက်ပုံကို ရှင်းပြပါ။
ဥပမာတွင် အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အလွှာသုံးဆင့်ပါရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည်- ထည့်သွင်းအလွှာ၊ လျှို့ဝှက်အလွှာနှင့် အထွက်အလွှာ။ ထည့်သွင်းသည့်အလွှာတွင် 784 ယူနစ်များပါ၀င်ပြီး input image ရှိ pixels အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ ထည့်သွင်းလွှာရှိ ယူနစ်တစ်ခုစီသည် ပြင်းထန်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်