Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python болон PyTorch-тэй гүнзгий суралцахад өгөгдөл болон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа өгөгдсөн оролтыг боловсруулж, шинжлэхэд тохирох алгоритмыг сонгох нь чухал юм. Энэ тохиолдолд оролт нь тоон массивуудын жагсаалтаас бүрдэх бөгөөд тус бүр нь гаралтыг илэрхийлэх дулааны зураглалыг хадгалдаг.
Гаралтын сувгууд юу вэ?
Гаралтын сувгууд нь оролтын дүрснээс хувиргалт мэдрэлийн сүлжээ (CNN) суралцаж, гаргаж авах боломжтой өвөрмөц онцлог, хэв маягийн тоог хэлнэ. Python болон PyTorch ашиглан гүнзгий суралцах хүрээнд гаралтын суваг нь конвнетийг сургах үндсэн ойлголт юм. Гаралтын сувгийг ойлгох нь CNN-ийг үр дүнтэй зохион бүтээх, сургахад маш чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet
Оролтын сувгийн тоо (nn.Conv1d-ийн 2-р параметр) ямар утгатай вэ?
PyTorch-ийн nn.Conv2d функцийн эхний параметр болох оролтын сувгийн тоо нь оролтын зураг дээрх функцын газрын зураг эсвэл сувгийн тоог илэрхийлдэг. Энэ нь зургийн "өнгөт" утгуудын тоотой шууд хамааралгүй, харин дүрсний ялгаатай шинж чанар, хэв маягийн тоог илэрхийлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet
PyTorch мэдрэлийн сүлжээний загвар нь CPU болон GPU боловсруулах ижил кодтой байж болох уу?
Ерөнхийдөө PyTorch дахь мэдрэлийн сүлжээний загвар нь CPU болон GPU боловсруулахад ижил кодтой байж болно. PyTorch бол мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах уян хатан, үр ашигтай платформоор хангадаг алдартай нээлттэй эхийн гүнзгий сургалтын систем юм. PyTorch-ийн гол онцлогуудын нэг нь CPU хооронд саадгүй шилжих чадвар юм
Гүнзгий суралцах загваруудад тогтмол дүн шинжилгээ хийх, үнэлэх нь яагаад чухал вэ?
Гүнзгий суралцах загваруудад тогтмол дүн шинжилгээ хийх, үнэлэх нь хиймэл оюун ухааны салбарт нэн чухал юм. Энэ процесс нь эдгээр загваруудын гүйцэтгэл, бат бөх байдал, ерөнхий ойлголттой болох боломжийг бидэнд олгодог. Загваруудыг сайтар судалснаар бид тэдний давуу болон сул талуудыг тодорхойлж, тэдгээрийг ашиглах талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргаж, сайжруулалтыг жолоодох боломжтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах ямар арга техник байдаг вэ?
Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах нь түүний зан төлөвийг ойлгох, тухайн загварт суралцсан үндсэн хэв маягийн талаар ойлголттой болох чухал тал юм. Хиймэл оюун ухааны энэ салбарт таамаглалыг тайлбарлах, загварын шийдвэр гаргах үйл явцын талаарх бидний ойлголтыг сайжруулах хэд хэдэн арга техникийг ашиглаж болно. Түгээмэл хэрэглэгддэг нэг
Шинжилгээнд зориулж өгөгдлийг хэрхэн хөвөгч формат руу хөрвүүлэх вэ?
Өгөгдлийг дүн шинжилгээ хийх зориулалттай хөвөгч формат руу хөрвүүлэх нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх олон даалгавар, ялангуяа хиймэл оюун ухаан, гүнзгий суралцах чиглэлээр хийх чухал алхам юм. Float буюу хөвөх цэгийн товчлол нь бодит тоог бутархай хэсэгтэй илэрхийлдэг өгөгдлийн төрөл юм. Энэ нь аравтын бутархай тоог нарийн дүрслэх боломжийг олгодог бөгөөд түгээмэл хэрэглэгддэг
Гүнзгий суралцахад эрин үеийг ашиглах зорилго юу вэ?
Гүнзгий суралцахад эрин үеийг ашиглах зорилго нь сургалтын өгөгдлийг загварт давтах замаар үзүүлэх замаар мэдрэлийн сүлжээг сургах явдал юм. Эрин үе нь сургалтын мэдээллийн багцыг бүхэлд нь дамжих нэг үе гэж тодорхойлогддог. Эрин үе бүрийн туршид загвар нь гаралтыг таамаглахад гаргасан алдаан дээр үндэслэн дотоод параметрүүдээ шинэчилдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Бид бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлал ба алдагдлын утгыг хэрхэн графикаар зурах вэ?
Гүнзгий сургалтын талбарт бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлал, алдагдлын утгыг графикаар гаргахын тулд бид Python болон PyTorch-д байдаг янз бүрийн техник, хэрэгслийг ашиглаж болно. Нарийвчлал ба алдагдлын утгыг хянах нь манай загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх, түүнийг сургах, оновчтой болгох талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад маш чухал юм. Энэ нь
Загварын шинжилгээний явцад бид сургалт, баталгаажуулалтын өгөгдлийг хэрхэн бүртгэх вэ?
Python болон PyTorch ашиглан гүнзгий суралцах загварт дүн шинжилгээ хийх явцад сургалт, баталгаажуулалтын өгөгдлийг бүртгэхийн тулд бид янз бүрийн техник, хэрэгслийг ашиглаж болно. Өгөгдлийг бүртгэх нь загварын гүйцэтгэлийг хянах, түүний зан төлөвт дүн шинжилгээ хийх, цаашдын сайжруулалтад үндэслэсэн шийдвэр гаргахад маш чухал юм. Энэ хариултанд бид янз бүрийн хандлагыг судлах болно