Neural Structured Learning တွင် တည်ဆောက်ပုံထည့်သွင်းမှုကို အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်မှုကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခွင့်ပြုသည့် TensorFlow ရှိ မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး၊ ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူထားသည့် အစွန်းများဖြစ်သည်။ ဤဂရပ်များကို အမျိုးမျိုးသော အမျိုးအစားများကို ကုဒ်ဝှက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ် မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်ခြင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်းကို တားဆီးခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်၏ သမာဓိနှင့် တိကျသေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် အတုအယောင်များကို အသုံးချရန် မရည်ရွယ်ဘဲ သင်ယူကာ အထင်မှားစေသော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့်အခါ မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်မှု ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ နည်းဗျူဟာများစွာကို အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း CNN ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဘုံနည်းပညာအချို့က အဘယ်နည်း။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း Convolutional Neural Network (CNN) ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှု၊ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘူယျအသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသို့ပြောင်းခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့မြှင့်တင်နိုင်မည်နည်း။
ဖက်ရှင်တွင် စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုနယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲထွက်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ဦး၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ အဓိကအဆင့်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များအပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ကြီးမားသောအောင်မြင်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ အားဖြင့်