CNN ၏ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာ အစုလိုက် စုစည်းခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာအတွဲလိုက်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကိုဖြစ်စေသော အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ ဒေတာနမူနာများကို အတွဲများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခေတ်မီဟာ့ဒ်ဝဲ၏ အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အသုံးချနိုင်သည်၊ မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်နှင့် ကွန်ရက်၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းသည် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Pooling သည် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရန်အတွက် convolutional neural networks (CNNs) တွင် အသုံးများသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် input data မှအရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကိုထုတ်ယူရန်နှင့် network ၏ထိရောက်မှုကိုတိုးတက်စေခြင်းတွင်အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံသဏ္ဍာန်ကို လျှော့ချရာတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းအား မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးသည်ဟူသော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
ခွေးများနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် CNN မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုကျွန်ုပ်တို့မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်သနည်း၊ 85% ၏တိကျမှုသည်ဤအကြောင်းအရာတွင်ဘာကိုဖော်ပြသနည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် Convolutional Neural Network (CNN) မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် မက်ထရစ်များစွာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘုံမက်ထရစ်တစ်ခုသည် အကဲဖြတ်ထားသည့် စုစုပေါင်းပုံအရေအတွက်ထက် မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားထားသော ပုံများ၏ အချိုးအစားကို တိုင်းတာသည့် တိကျမှုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ 85% ၏တိကျမှုသည်မော်ဒယ်ကိုမှန်ကန်စွာဖော်ထုတ်ထားကြောင်းဖော်ပြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် TensorBoard ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ၎င်းကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
TensorBoard သည် အထူးသဖြင့် ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional neural networks (CNNs) ကိုအသုံးပြုသည့်အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် အစွမ်းထက်သောအမြင်အာရုံတူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Google မှ ဖန်တီးထားသည့် TensorBoard သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ပြည့်စုံပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် CNN ၏ output layer တွင် အဘယ်ကြောင့် node 2 ခုသာရှိသနည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် Convolutional Neural Network (CNN) ၏ အထွက်အလွှာတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏ binary သဘောသဘာဝကြောင့် node 2 ခုသာရှိသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ထည့်သွင်းပုံသည် "ခွေး" အတန်း သို့မဟုတ် "ကြောင်" အတန်းနှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် အထွက်တိုးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်တည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ CNN ကို မည်သို့ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သနည်း၊ ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ယေဘူယျ အကဲဖြတ်မှု အချို့ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Convolutional Neural Network (CNN) ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် အဆင့်များနှင့် နည်းပညာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး CNN မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည့် ဘုံအကဲဖြတ်မှုအချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။ TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ CNN ကို လေ့ကျင့်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပထမဆုံး ဗိသုကာလက်ရာကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, TensorFlow နှင့်အတူ Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် convolutional layers နှင့် pooling layers များ၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional neural networks (CNNs) များသည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းနှင့် အရာဝတ္ထုကို သိရှိခြင်းကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အသုံးများသော နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အားကောင်းသည့် အတန်းဖြစ်သည်။ CNN များသည် convolutional layers နှင့် pooling layers ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပုံများကဲ့သို့သော ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းဒေတာများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို အလိုအလျောက်လေ့လာပြီး ထုတ်ယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤအဖြေကို ကျွန်ုပ်တို့ နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ် ပြောပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, TensorFlow နှင့်အတူ Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် CNN ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် TensorFlow ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
TensorFlow သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် convolutional neural networks (CNNs) အပါအဝင် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုသည့် အားကောင်းသည့် open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များသည် အရာဝတ္တု မှတ်သားမှု၊ ရုပ်ပုံ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် မျက်နှာ မှတ်သားခြင်း ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာ အမြင်ဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများတွင် ထူးထူးခြားခြား အောင်မြင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် မည်ကဲ့သို့ အသုံးချနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, TensorFlow နှင့်အတူ Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ နှင့် ရုပ်ပုံ မှတ်သားခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ အခန်းကဏ္ဍများ သည် အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုခဲ့သည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ရုပ်မြင်သံကြားဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အထူးဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ၎င်းတို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, TensorFlow နှင့်အတူ Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ သည် အဘယ်နည်း နှင့် ၎င်းတို့ သည် ရုပ်ပုံ မှတ်မိခြင်း ကို မည်သို့ ပံ့ပိုးပေး ကြ သနည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အထူးထိရောက်သော အတုမဲ့အာရုံကြောကွန်ရက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော နျူရွန်အလွှာများစွာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လူ့ဦးနှောက်၏ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ ဆွေးနွေးမည်နည်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်