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
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
သင်တန်းကာလအတွင်း ဆုံးရှုံးမှုကို ဘယ်လိုတွက်ချက်မလဲ။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ဆုံးရှုံးမှုသည် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းထွက်ရှိမှုနှင့် အမှန်တကယ်ပစ်မှတ်တန်ဖိုးအကြား ကွာဟမှုကို တိုင်းတာသည့် အရေးကြီးသော မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ရက်သည် လိုချင်သောလုပ်ဆောင်ချက်ကို အနီးစပ်ဆုံးသိရှိရန် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း တိုင်းတာမှုတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေး CNN တွင် နောက်ကြောင်းပြန်ဖြန့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Backpropagation သည် ကွန်ရက်အား forward pass ကာလအတွင်း အမှားအယွင်းများကို အခြေခံ၍ ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို လေ့လာရန်နှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ဆောင်ရွက်ပါသည်။ backpropagation ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ network ၏ parameters များ၏ gradients များကို ပေးထားသော loss function တစ်ခုနှင့်စပ်လျဉ်း၍ ထိရောက်စွာတွက်ချက်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်ကိုလည်ပတ်သောအခါ TensorFlow တွင် optimizer ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သူသည် TensorFlow ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ခန့်မှန်းထားသော output နှင့် network ၏ အမှန်တကယ် output အကြားကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ကွန်ရက်၏ parameters များကို ချိန်ညှိရန် တာဝန်ရှိသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့် Optimizer သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နောက်ကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Backpropagation သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကျသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့်အတူ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏နယ်ပယ်တွင်ဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းထားသော ထွက်ပေါက်နှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုကြား အမှားအယွင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိနိုင်စေခြင်းဖြင့် သင်ကြားရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒီအမှားက
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု မည်သို့သင်ယူနိုင်သနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ၎င်း၏ခန့်မှန်းရလဒ်များနှင့် အလိုရှိသောရလဒ်များကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ၎င်း၏တစ်ဦးချင်းစီ၏ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် သင်ယူသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည့် backpropagation ဟုခေါ်သော ထပ်ခါတလဲလဲ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်ဖြင့် ဤချိန်ညှိမှုကို ရရှိသည်။ ဘယ်လိုဖြစ်တာလဲ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Networks တွေက ဘာတွေလဲ၊ သူတို့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ
အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံများဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် သတင်းအချက်အလတ်များကို လုပ်ဆောင်ပြီး ပို့လွှတ်သည့် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော ဆုံမှတ်များ သို့မဟုတ် အာရုံကြောအတုများ ပါဝင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အလယ်ဗဟိုတွင် နျူရွန်အလွှာများရှိသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Filter များကို convolutional neural network တွင် မည်သို့လေ့လာနိုင်သနည်း။
convolutional neural networks (CNNs) ၏နယ်ပယ်တွင်၊ filter များသည် input data မှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသောကိုယ်စားပြုချက်များကိုသင်ယူရာတွင်အရေးကြီးသောအခန်းမှပါဝင်ပါသည်။ kernels ဟုလည်းသိကြသည့် ဤစစ်ထုတ်မှုများကို CNN သည် ခန့်မှန်းထားသည့် နှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုများကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် CNN မှ ၎င်း၏ ဘောင်များကို ချိန်ညှိပေးသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကို အသုံးပြု၍ အောင်မြင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုမိတ်ဆက်ပေးသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်