convolutional neural networks တွေရဲ့ အပြုအမူကို နားလည်ပြီး သူတို့လေ့လာခဲ့ရတဲ့ ပုံမှန်မဟုတ်တဲ့ ဆက်စပ်မှုတွေကို ဖော်ထုတ်ဖို့ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
convolutional neural networks (CNNs) ၏ အပြုအမူကို နားလည်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ သင်ယူခဲ့သည့် ပုံမှန်မဟုတ်သော ချိတ်ဆက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြပြီး ရုပ်ပုံများမှ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို လေ့လာနိုင်မှုတို့သည် နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။ သို့သော် ဤအနက်ရောင်သေတ္တာ၏ သဘောသဘာဝ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများ၏နေရာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် နိုးကြားမှု atlases ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
Activation atlases သည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများ၏နေရာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ activation atlases မည်ကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်သည်ကို နားလည်ရန်အတွက်၊ neural network ၏အခြေအနေတွင် မည်သည့် activations များဖြစ်သည်ကို ဦးစွာရှင်းလင်းနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင်၊ လုပ်ဆောင်မှုများသည် တစ်ခုစီ၏ရလဒ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။
ပုံတစ်ပုံ၏ မတူညီသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ ဆားငန်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ မည်သည့်အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးသနည်း။
Activation Grid သည် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်တွင် ပုံတစ်ပုံ၏ ကွဲပြားသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ အရသာရှိမှုဆိုင်ရာ အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ဤဂရစ်များသည် ပုံတစ်ပုံအား လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ အသက်သွင်းမှုပုံစံများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ရုပ်ပုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအသက်သွင်းမှုဇယားကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်နယ်ပယ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မည်နည်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network ၏ အလယ်အလတ်အလွှာများကို နားလည်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
convolutional neural network (CNN) ၏ အလယ်အလတ်အလွှာများကို နားလည်ခြင်းသည် Artificial Intelligence (AI) နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ CNN များသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာကုန်ကြမ်းများမှ အထက်အောက်ပုံသဏ္ဍာန်များကို သင်ယူနိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် ကွန်ပျူတာအမြင်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်းကဲ့သို့သော ဒိုမိန်းအမျိုးမျိုးကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ အလယ်အလတ်အလွှာတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Lucid နှင့်အတူ convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်မြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်