Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အလားအလာရှိသော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများက အဘယ်နည်း။

Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာကို သိရှိနိုင်စေရန် 3D convolutional neural network (CNN) ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အလားအလာရှိသော စိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ရရှိမှုနှင့် အရည်အသွေးဖြစ်သည်။ တိကျပြီး ကြံ့ခိုင်သော CNN ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အဆုတ်ကင်ဆာပုံများ၏ ကြီးမားပြီး ကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ရယူခြင်း။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

convolutional patches များ၏အတိုင်းအတာများနှင့် ချန်နယ်အရေအတွက်တို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ 3D convolutional neural network တစ်ခုရှိ အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ကို မည်သို့တွက်ချက်နိုင်မည်နည်း။

Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning တွင်၊ 3D convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ်များအရေအတွက်ကို တွက်ချက်ရာတွင် convolutional patches များ၏အတိုင်းအတာနှင့် channels အရေအတွက်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းပါဝင်သည်။ 3D CNN ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော ထုထည်ဒေတာများပါ၀င်သည့် အလုပ်များအတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

convolutional neural networks များတွင် padding ပြုလုပ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း၊ TensorFlow တွင် padding အတွက် ရွေးချယ်စရာများကား အဘယ်နည်း။

convolutional neural networks (CNNs) တွင် padding သည် spatial dimensions များကို ထိန်းသိမ်းရန်နှင့် convolutional operations အတွင်း သတင်းအချက်အလက် ဆုံးရှုံးမှုကို ကာကွယ်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ TensorFlow ၏အခြေအနေတွင်၊ input နှင့် output dimensions အကြား လိုက်ဖက်ညီမှုရှိစေရန်အတွက် convolutional layers ၏အပြုအမူကိုထိန်းချုပ်ရန်အတွက် padding options များရရှိနိုင်သည်။ CNN များကို အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုကြသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

3D convolutional neural network သည် အတိုင်းအတာနှင့် ခြေလှမ်းများ အရ 2D ကွန်ရက်နှင့် မည်သို့ ကွာခြားသနည်း။

3D convolutional neural network (CNN) သည် အတိုင်းအတာများနှင့် ခြေလှမ်းများအလိုက် 2D ကွန်ရက်နှင့် ကွဲပြားသည်။ ဤကွဲပြားမှုများကို နားလည်ရန်အတွက် CNN နှင့် ၎င်းတို့၏ အသုံးချပုံကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနားလည်မှုရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ CNN သည် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးများသော အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။

TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အဓိကရှုထောင့်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။ အဆင့် 1: Data Preprocessing ပထမအဆင့်မှာ data ကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းတွင် loading ပါဝင်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,