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
ရုပ်ပုံများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် အသိအမှတ်ပြုရန် CNN တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းကို မည်သို့ပေါင်းစပ်ထားသနည်း။
convolutional neural networks (CNNs) တွင်၊ convolutions နှင့် pooling တို့သည် ရုပ်ပုံများတွင် ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် အသိအမှတ်ပြုရန် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရာတွင် ကွန်ရက်အား နားလည်ပြီး တိကျစွာ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်စေမည့် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CNN များရှိ Convolutional အလွှာများသည် ဒေသဆိုင်ရာ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် တာဝန်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ပုံတစ်ပုံရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးပုံတို့ကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional neural networks (CNNs) သည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးများသော နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများ အတန်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN ရှိ ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံတစ်ပုံရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် convolutions ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံနှင့်ပုံတွင်၎င်းတို့၏အရေးပါပုံကိုအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုအသေးစိတ်ပိုင်းဖြတ်ပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပေါင်းစပ်ခြင်းသဘောတရားနှင့် convolutional neural networks များတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍကို ရှင်းပြပါ။
Pooling သည် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုအတွက် လိုအပ်သော အရေးကြီးအချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ spatial dimensions များကို လျှော့ချရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်နေသည့် convolutional neural networks (CNNs) တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ဒေသဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကို ကိုယ်စားလှယ်တန်ဖိုးတစ်ခုအဖြစ် အကျဉ်းချုံ့ခြင်းဖြင့် ထည့်သွင်းဒေတာကို နမူနာယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုမိတ်ဆက်ပေးသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network တွင် စစ်ထုတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Filtering သည် input data မှ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူနိုင်စေခြင်းဖြင့် convolutional neural networks (CNNs) တွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CNN တွင် စစ်ထုတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာအတွင်း အရေးကြီးသော ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေပြီး အလေးပေးလုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့နောက် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုမိတ်ဆက်ပေးသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်