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
အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုနယ်ပယ်တွင် convolutional neural networks (CNNs) နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ အရောင်ပုံများ နှင့် မီးခိုးရောင်စကေးပုံများနှင့် သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ ဤရုပ်ပုံနှစ်မျိုး၏ ခြားနားချက်မှာ ၎င်းတို့ပိုင်ဆိုင်သည့် ချန်နယ်အရေအတွက်နှင့် ကွာခြားပါသည်။ ရောင်စုံပုံများ ၊ အများအားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်၊ အထူးသဖြင့် convolutional neural networks (CNNs) သည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ထူးထူးခြားခြားတိုးတက်မှုများကိုတွေ့မြင်ခဲ့ပြီး ကြီးမားပြီးရှုပ်ထွေးသော neural network ဗိသုကာများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေပါသည်။ ဤကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အခြားဒိုမိန်းများတွင် စိန်ခေါ်မှုအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဖန်တီးထားတဲ့ အကြီးမားဆုံး convolutional neural network အကြောင်း ဆွေးနွေးတဲ့အခါ၊
မည်သည့် algorithm သည် သော့ချက်စာလုံးကို ရှာဖွေခြင်းအတွက် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သနည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် keyword spotting အတွက် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများ နယ်ပယ်တွင်၊ များစွာသော algorithms များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ဤလုပ်ငန်းအတွက် အထူးသင့်လျော်သည်ဟု ထင်ရှားသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှာ Convolutional Neural Network (CNN) ဖြစ်သည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် အောင်မြင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
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
CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်လိုပြင်ဆင်မလဲ။ ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional Neural Network (CNN) အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အကောင်းဆုံးသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ CNN ၏ သင်ယူမှုနှင့် ပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်က များစွာလွှမ်းမိုးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် အခြားကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း နှင့် ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်သည် ကွဲပြားသော အခန်းကဏ္ဍများ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
PyTorch တွင် CNN ၏ဗိသုကာလက်ရာကိုသင်မည်ကဲ့သို့သတ်မှတ်သနည်း။
PyTorch ရှိ Convolutional Neural Network (CNN) ၏ တည်ဆောက်ပုံသည် convolutional layers, pooling layers, fully connected layers, and activation functions ကဲ့သို့သော ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုး၏ ဒီဇိုင်းနှင့် စီစဉ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဗိသုကာပညာသည် ကွန်ရက်လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် input data ကို ပြောင်းလဲပေးသည် ။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အသေးစိတ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN ကို PyTorch ကို အသုံးပြု၍ သင်တန်းပို့ချသည့်အခါ တင်သွင်းရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
PyTorch ကို အသုံးပြု၍ Convolutional Neural Network (CNN) ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့်အခါတွင် ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် CNN မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ PyTorch နှင့် CNN များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော အဓိကစာကြည့်တိုက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ၁။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်