Keras မော်ဒယ်ကို ဦးစွာအသုံးပြုပြီးနောက် TensorFlow ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုခြင်းထက် TensorFlow ခန့်မှန်းချက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် Keras နှင့် TensorFlow နှစ်ခုစလုံးသည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် စွမ်းရည်များစွာကို ပေးဆောင်သည့် ရေပန်းစားသောဘောင်များဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း Keras သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေမည့် အဆင့်မြင့် API ကို ပေးပါသည်။ တချို့ကိစ္စတွေမှာ အဲဒါကို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ခန့်မှန်းချက်များနှင့်အတူ Keras တက်ချဲ့ထွင်
ထည့်သွင်းမှုသည် ViTPose ၏အထွက်ဖြစ်သည့် အပူမြေပုံကို သိမ်းဆည်းသည့် numpy arrays စာရင်းဖြစ်ပြီး numpy ဖိုင်တစ်ခုစီ၏ပုံသဏ္ဍာန်သည် [1, 17, 64, 48] သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ အဓိကအချက် 17 ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ မည်သည့် algorithm ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python နှင့် PyTorch ဖြင့် Deep Learning တွင် data နှင့် datasets များနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ပေးထားသော input ကို process လုပ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သင့်လျော်သော algorithm ကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ထည့်သွင်းမှုတွင် numpy array များစာရင်းတစ်ခုပါ၀င်သည်၊ တစ်ခုစီသည် output ကိုကိုယ်စားပြုသည့်အပူမြေပုံကိုသိမ်းဆည်းထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, ဒေတာများ, datasets
အထွက်လိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ။
အထွက်လိုင်းများသည် convolutional neural network (CNN) မှ သင်ယူနိုင်ပြီး ထည့်သွင်းပုံမှထုတ်ယူနိုင်သည့် ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင်၊ အထွက်လမ်းကြောင်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးကွန်ဗင်းရှင်းများတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထွက်လမ်းကြောင်းများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် CNN ကို ထိထိရောက်ရောက် ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
ထည့်သွင်းသည့်ချန်နယ်အရေအတွက် (nn.Conv1d ၏ 2st ဘောင်) ၏ အဓိပ္ပါယ်ကား အဘယ်နည်း။
PyTorch ရှိ nn.Conv2d လုပ်ဆောင်ချက်၏ ပထမဆုံး ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်သည့် ထည့်သွင်းချန်နယ်အရေအတွက်သည် ထည့်သွင်းပုံရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံ သို့မဟုတ် ချန်နယ်အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံ၏ "အရောင်" တန်ဖိုးများ အရေအတွက်နှင့် တိုက်ရိုက်မသက်ဆိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
အဝလွန်ခြင်း သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ဖြစ်ပွားသနည်း။
အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု လွန်ကဲခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဤနယ်ပယ်၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အဆင့်မြင့်နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် ဖြစ်ပေါ်သည်။ Overfitting သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အထူးပြုလွန်းသည့်အတိုင်းအတာအထိ သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားသောအခါ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အာရုံကြောကွန်ရက်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်အမြစ်
မော်ဒယ်တစ်ယောက်လေ့ကျင့်ဖို့ဆိုတာ ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။ မည်သည့်သင်ယူမှုအမျိုးအစား- နက်နဲသော၊ စုဖွဲ့မှု၊ လွှဲပြောင်းမှုသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သနည်း။ သင်ယူခြင်းသည် အကန့်အသတ်မရှိ ထိရောက်မှုရှိပါသလား။
Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် "မော်ဒယ်" လေ့ကျင့်ခြင်းသည် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ထည့်သွင်းဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် algorithm တစ်ခုကို သင်ကြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသောခြေလှမ်းဖြစ်ပြီး၊ မော်ဒယ်သည် နမူနာများမှ သင်ယူကာ မမြင်ရသောဒေတာအတွက် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ၎င်း၏အသိပညာကို ယေဘုယျဖော်ပြသည့်အရာဖြစ်သည်။ ဟိုမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
PyTorch အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် CPU နှင့် GPU လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တူညီသောကုဒ်ရှိနိုင်ပါသလား။
ယေဘူယျအားဖြင့် PyTorch ရှိ neural network model တွင် CPU နှင့် GPU လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တူညီသောကုဒ်များ ရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ထိရောက်သောပလက်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လူကြိုက်များသော open-source နက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ PyTorch ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ CPU များကြားတွင်ချောမွေ့စွာပြောင်းနိုင်သောစွမ်းရည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, GPU ကိုတွက်ချက်ခြင်း
Generative Adversarial Networks (GANs) သည် Generative Adversarial Networks (GANs) နှင့် Generative Adversarial Networks (GANs) ၏ အယူအဆအပေါ် အားကိုးပါသလား။
GAN များသည် ဂျင်နရေတာနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်သဘောတရားအပေါ် အခြေခံ၍ အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ GAN များသည် အဓိက အစိတ်အပိုင်း နှစ်ခု ပါဝင်သည့် နက်နဲသော သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ ၏ အတန်းတစ်တန်း ဖြစ်သည်- မီးစက်နှင့် ခွဲခြားမှု တစ်ခု။ GAN ရှိ ဂျင်နရေတာသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် ဆင်တူသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာနမူနာများကို ဖန်တီးရန် တာဝန်ရှိသည်။ ၎င်းသည် ကျပန်းဆူညံမှုအဖြစ် ကြာပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အဆင့်မြင့်ယေဘူယျမော်ဒယ်များ, ခေတ်သစ်ငုပ်လျှိုးနေ variable ကိုမော်ဒယ်များ
DNN သို့ နောက်ထပ် node များထည့်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
Deep Neural Network (DNN) တွင် node များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် အားသာချက်နှင့် အားနည်းချက် နှစ်မျိုးလုံးရှိနိုင်ပါသည်။ ဒါတွေကို နားလည်ဖို့အတွက် DNNs တွေက ဘာလဲဆိုတာနဲ့ သူတို့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားလည်ဖို့ အရေးကြီးတယ်။ DNN များသည် အာရုံကြော ကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အာရုံကြောအတု အမျိုးအစားဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာက ဘာလဲ။
ပျောက်ကွယ်သွားသော gradient ပြဿနာသည် အထူးသဖြင့် gradient-based optimization algorithms ၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များလေ့ကျင့်ရေးတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း နက်ရှိုင်းသောကွန်ရက်အလွှာများမှတဆင့် နောက်သို့ပြန်ပြန့်ပွားလာသောကြောင့် ကိန်းဂဏန်းများ လျှော့နည်းသွားသည့်ပြဿနာကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် ပေါင်းစည်းခြင်းကို သိသိသာသာ ဟန့်တားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ