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
အထွက်လိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ။
အထွက်လိုင်းများသည် convolutional neural network (CNN) မှ သင်ယူနိုင်ပြီး ထည့်သွင်းပုံမှထုတ်ယူနိုင်သည့် ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင်၊ အထွက်လမ်းကြောင်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးကွန်ဗင်းရှင်းများတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထွက်လမ်းကြောင်းများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် CNN ကို ထိထိရောက်ရောက် ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
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
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကား အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့ကြောင့် စွမ်းအားကြီးသော မော်ဒယ်များဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများမှ သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောအတုများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
Convolutional Neural Networks များသည် Convolutional Sequence မှ Sequence မော်ဒယ်များတွင် အသုံးပြုထားသည့်အတိုင်း အချိန်နှင့်အမျှ convolutions များကိုပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဆက်တိုက်ဒေတာကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပါသလား။
Convolutional Neural Networks (CNNs) ကို ရုပ်ပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူနိုင်သောကြောင့် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ၎င်းတို့၏ လျှောက်လွှာသည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းတစ်ခုတည်းတွင် အကန့်အသတ်မရှိပေ။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ သုတေသီများသည် စာသား သို့မဟုတ် အချိန်စီးရီးဒေတာများကဲ့သို့ ဆက်တိုက်ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် CNN များကို အသုံးပြုမှုကို စူးစမ်းလေ့လာခဲ့ကြသည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အာရုံကြောကွန်ရက်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်အမြစ်
CNN လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုတ်အရွယ်အစား၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် ဘယ်လိုသက်ရောက်မှုရှိလဲ။
အသုတ်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် Convolutional Neural Networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသော ကန့်သတ်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ batch size သည် ရှေ့နှင့်နောက်သို့ တစ်ခုတည်းသော network မှတဆင့်ပြန့်ပွားနေသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာအရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ သုတ်၏ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် အတန်းတံဆိပ်များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် one-hot vector များကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
One-hot vector များကို convolutional neural networks (CNNs) တွင် class labels များကို ကိုယ်စားပြုရန် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ Artificial Intelligence ၏ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ CNN သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ CNNs များတွင် one-hot vector များကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချသည်ကို နားလည်ရန်၊ class တံဆိပ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်စားပြုခြင်းသဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အရေးပါသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာများပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ပေါင်းကူးအလွှာများသည် CNN ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပါဝင်ကူညီပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) တွင် convolutions များ၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
Convolutional neural networks (CNNs) သည် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းစသည့် အမျိုးမျိုးသော ရုပ်ပုံဆိုင်ရာအလုပ်များအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ဗိသုကာလက်ရာတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ CNN ၏ နှလုံးသားတွင် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ သဘောတရားကို တည်ရှိနေသည်။ ရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် အပြည့်အ၀ ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာသည် သိပ်သည်းသောအလွှာဟုလည်းသိကြပြီး၊ Convolutional neural networks (CNNs) တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး ကွန်ရက်တည်ဆောက်မှု၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ယခင်အလွှာမှ နျူရွန်တိုင်းကို အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ထည့်သွင်းဒေတာတွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်