Neural Network ဆိုတာ ဘာလဲ။
အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဉာဏ်ရည်တုတု၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Neural ကွန်ရက်များသည် ဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်၊ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုကာ ဖြေရှင်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရှိ နိုးကြားမှုလုပ်ဆောင်မှုသည် နျူရွန်တစ်ခု "မီးလောင်သည်" ရှိမရှိကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် နျူရွန် "မီးလောင်သည်" ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် နျူရွန်ဆီသို့ အလေးချိန်ပေါင်းသွင်းအားများကို ယူဆောင်ကာ အထွက်တစ်ခုထုတ်ပေးသည့် သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့နောက်တွင် ဤအထွက်ကို အကျိုးသက်ရောက်စေသည့် နျူရွန်၏ တက်ကြွမှုအခြေအနေအား ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လူတန်းစားပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် အသုံးပြုသည့် activation function သည် အဘယ်နည်း။
အတန်းပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင်အသုံးပြုသည့် activation function သည် neuron တစ်ခုစီ၏ output ကိုဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် model ၏အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းမှပါဝင်ပါသည်။ activation function ရွေးချယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို သင်ယူနိုင်စွမ်းနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် အထွက်အလွှာရှိ ဘက်လိုက်မှုအရေအတွက်ကို မည်သို့သတ်မှတ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုတွင်၊ အထွက်အလွှာရှိ ဘက်လိုက်မှုအရေအတွက်ကို အထွက်အလွှာရှိ နျူရွန်အရေအတွက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ အထွက်အလွှာရှိ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် ၎င်းအတွင်း လိုက်လျောညီထွေမှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုအဆင့်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ရန်အတွက် ၎င်း၏အလေးချိန်ရှိသော သွင်းအားစုများထဲသို့ ဘက်လိုက်မှုအခေါ်အဝေါ်ကို ပေါင်းထည့်ရန် လိုအပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရင်သားကင်ဆာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ နောက်ဆုံးအလွှာတွင် အသုံးပြုသည့် လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ရင်သားကင်ဆာ အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ နောက်ဆုံးအလွှာတွင် အသုံးပြုသည့် အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်သည်။ sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်သည် input တန်ဖိုးများကို 0 နှင့် 1 အကြား အကွာအဝေးသို့ မြေပုံဆွဲပေးသည့် linear activation function တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပန်းတိုင်ကို အမျိုးအစားခွဲရန် binary အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် အများအားဖြင့် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများကို "relu" ဖြင့် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် မည်သို့စစ်ထုတ်သနည်း။
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက် "relu" သည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ တန်ဖိုးများကို စစ်ထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ "Relu" သည် Rectified Linear Unit အတွက် အတိုကောက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကြောင့် အသုံးအများဆုံးသော activation function များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ relu function သည် တန်ဖိုးများကို စစ်ထုတ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, ML နှင့်အတူအခြေခံကွန်ပျူတာရူပါရုံကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်