လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး နျူရွန်တစ်ခုအား အသက်သွင်းသင့်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်သင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အဓိကဒြပ်စင်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ Activation functions ၏ သဘောတရားသည် လူ့ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်များ ပစ်လွှတ်ခြင်း နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နူရွန်တစ်ခု လောင်ကျွမ်းနေသကဲ့သို့ သို့မဟုတ် မလှုပ်ရှားဘဲ ရှိနေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
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
အာရုံကြောကွန်ရက် မော်ဒယ်တွင် အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အခန်းကဏ္ဍကား အဘယ်နည်း။
အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ကွန်ရက်သို့ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး ၎င်းကို လေ့လာရန်နှင့် ဒေတာအတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို နမူနာယူနိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၊ ၎င်းတို့၏ ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် ကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် နမူနာများ ပံ့ပိုးပေးမည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရဲ့ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ၊ သူတို့ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
အာရုံကြော ကွန်ရက်သည် နက်နဲသော သင်ယူမှု၏ အခြေခံ အစိတ်အပိုင်း ဖြစ်ပြီး ဉာဏ်ရည်တု နယ်ပယ်ခွဲ တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်သီးသန့်အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီတွင် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအရာများကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အလွှာတစ်ခုစီရှိ ယူနစ်အရေအတွက်များအပါအဝင် ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏တည်ဆောက်ပုံကို ရှင်းပြပါ။
ဥပမာတွင် အသုံးပြုထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အလွှာသုံးဆင့်ပါရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည်- ထည့်သွင်းအလွှာ၊ လျှို့ဝှက်အလွှာနှင့် အထွက်အလွှာ။ ထည့်သွင်းသည့်အလွှာတွင် 784 ယူနစ်များပါ၀င်ပြီး input image ရှိ pixels အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ ထည့်သွင်းလွှာရှိ ယူနစ်တစ်ခုစီသည် ပြင်းထန်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, 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။
ဥပမာရှိ Keras မော်ဒယ်၏ အလွှာများတွင် အသုံးပြုသည့် activation လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ Keras မော်ဒယ်၏ ဥပမာတွင်၊ အလွှာများတွင် activation function အများအပြားကို အသုံးပြုပါသည်။ ကွန်ရက်ကို ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ Keras တွင်၊ တစ်ခုချင်းစီအတွက် activation လုပ်ဆောင်ချက်များကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်တွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများစွာရှိသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ချိန်ညှိနိုင်သော ဘောင်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဝှက်ထားသော ယူနစ်များ ငြင်းခုံမှုသည် ကွန်ရက်၏ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် မည်သို့ခွင့်ပြုသနည်း။
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဝှက်ထားသော ယူနစ်များ ငြင်းခုံမှုသည် ကွန်ရက်၏ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး တစ်ခုစီတွင် လျှို့ဝှက်ယူနစ်များ ပါဝင်သည်။ ဤလျှို့ဝှက်ယူနစ်များသည် input နှင့် output အကြား ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူပြီး ကိုယ်စားပြုရန် တာဝန်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်