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
ကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ အဘယ်ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံများကို ပြားချပ်စေရန်လိုအပ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ ပြားချပ်ချပ်ဖြစ်စေသည့် ပုံများသည် ရုပ်ပုံဒေတာများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် နှစ်ဘက်မြင်ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို တစ်ဖက်မြင် ခင်းကျင်းတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ရုပ်ပုံများကို ပြားချပ်စေခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ အာရုံကြောမှ အလွယ်တကူ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural networks (CNNs) တွင် ပါဝင်သော အခြေခံအဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္တုသိရှိခြင်း နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုခဲ့ကြသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ဤလေ့လာမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို အလိုအလျောက် သင်ယူနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်ခြင်းကြောင့် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
cv2 စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် ရုပ်ပုံများကို မည်သို့အရွယ်အစားပြောင်းလဲနိုင်သနည်း။
ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းလဲခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ရုပ်ပုံများ၏ ထည့်သွင်းမှုအတိုင်းအတာများကို စံသတ်မှတ်နိုင်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချနိုင်စေသောကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများတွင် အများအားဖြင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်ဖြစ်သည်။ Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင်၊ cv2 စာကြည့်တိုက်သည် ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းရန် အဆင်ပြေပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ရုပ်ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းလဲရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"ဒေတာချွေတာနိုင်သော ကိန်းရှင်" သည် မော်ဒယ်အား ခန့်မှန်းမှုရည်ရွယ်ချက်အတွက် ပြင်ပရုပ်ပုံများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုအသုံးပြုရန် မည်သို့ခွင့်ပြုသနည်း။
"Data saver variable" သည် Python, TensorFlow, နှင့် Keras တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် ခန့်မှန်းခြင်းရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ပြင်ပပုံများကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ရန်နှင့် အသုံးချနိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ပြင်ပရင်းမြစ်များမှ ပုံများကို တင်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ယန္တရားတစ်ခု ပံ့ပိုးပေးကာ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို ချဲ့ထွင်ကာ ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
OpenCV ကို အသုံးပြု၍ အဆုတ်စကင်န်များ၏ 2D ပုံများကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ အရွယ်အစားပြောင်းနိုင်မည်နည်း။
OpenCV ကို အသုံးပြု၍ အဆုတ်စကင်န်များ၏ 2D ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းလဲခြင်းတွင် Python တွင် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည့် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ OpenCV သည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း နှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အစွမ်းထက်သော စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ပုံများကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အရွယ်အစားပြောင်းရန် အမျိုးမျိုးသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စတင်ရန်၊ သင်သည် OpenCV ကို ထည့်သွင်းပြီး သင်၏ Python တွင် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နေပုံကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Air Cognizer အက်ပလီကေးရှင်းတွင် အသုံးပြုခဲ့သော မော်ဒယ်သုံးမျိုးမှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များမှာ အဘယ်နည်း။
Air Cognizer အပလီကေးရှင်းသည် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ လေထုအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းရာတွင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုစီကို ပေးဆောင်ကာ ကွဲပြားသောမော်ဒယ်သုံးခုကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် Convolutional Neural Network (CNN)၊ Long-Term Memory (LSTM) ကွန်ရက်နှင့် Random Forest (RF) algorithm တို့ဖြစ်သည်။ CNN မော်ဒယ်သည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်းအတွက် အဓိကတာဝန်ရှိသည်။ အဲဒါ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2