Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх 3D эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээний гүйцэтгэлийг сайжруулахад ямар сорилт, арга барил байж болох вэ?
Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх 3D нугалсан мэдрэлийн сүлжээний (CNN) гүйцэтгэлийг сайжруулахад тулгарч болзошгүй бэрхшээлүүдийн нэг бол сургалтын мэдээллийн хүртээмж, чанар юм. Нарийвчлалтай, найдвартай CNN-ийг сургахын тулд уушигны хорт хавдрын зурагны том, олон янзын мэдээллийн багц шаардлагатай. Гэсэн хэдий ч олж авах
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
Хэмжээ болон алхмын хувьд 3D эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ нь 2D сүлжээнээс юугаараа ялгаатай вэ?
3D convolutional neural network (CNN) нь хэмжээс, алхамын хувьд 2D сүлжээнээс ялгаатай. Эдгээр ялгааг ойлгохын тулд CNN болон тэдгээрийг гүнзгий суралцахад ашиглах үндсэн ойлголттой байх нь чухал юм. CNN нь харааны өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд түгээмэл хэрэглэгддэг мэдрэлийн сүлжээний нэг төрөл юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
TensorFlow ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээнд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулахад ямар алхамууд багтдаг вэ?
TensorFlow ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээнд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулах нь хэд хэдэн үе шаттай. Энэ хариултанд бид үйл явцын талаар дэлгэрэнгүй, иж бүрэн тайлбар өгч, алхам бүрийн гол талуудыг онцлон харуулах болно. Алхам 1: Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах Эхний алхам бол өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах явдал юм. Үүнд ачааллыг багтаана
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
Зургийн өгөгдлийг numpy файлд хадгалах зорилго нь юу вэ?
Зургийн өгөгдлийг numpy файлд хадгалах нь гүнзгий суралцах чиглэлээр, ялангуяа Kaggle-ийн уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд ашигласан 3D эргэлдсэн мэдрэлийн сүлжээний (CNN) өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ процесс нь зургийн өгөгдлийг үр дүнтэй хадгалах, удирдах боломжтой формат руу хөрвүүлэх явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, Шалгалтын тойм
"process_data" функцийн параметрүүд юу вэ, тэдгээрийн анхдагч утгууд нь юу вэ?
Kaggle уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдааны хүрээнд "процесс_өгөгдөл" функц нь гүн гүнзгий суралцах зорилгоор TensorFlow ашиглан 3D нугалсан мэдрэлийн сүлжээг сургах өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад чухал алхам юм. Энэ функц нь оролтын түүхий өгөгдлийг бэлтгэж, оруулах боломжтой тохиромжтой формат болгон хувиргах үүрэгтэй.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, Шалгалтын тойм
Чанга яригч зүсмэлүүдийг хэрчиж болох ойролцоо хэмжээг хэрхэн тооцсон бэ?
Каглегийн уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдааны хүрээнд зүсмэлүүдийг хуваах ойролцоо хэмжээг тооцоолохын тулд илтгэгч оролтын өгөгдлийн хэмжээ болон хүссэн гаралтын хэмжээг харгалзан үзсэн системчилсэн аргыг ашигласан. Энэ процесс нь 3D эргэлтэнд үр дүнтэй боловсруулалт, үнэн зөв үр дүнг хангахад зайлшгүй шаардлагатай байсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийн хэмжээг өөрчлөх, Шалгалтын тойм
Чанга яригч зургийн зүсмэлүүдийн жагсаалтыг хэрхэн тогтмол тооны хэсэг болгон хуваасан бэ?
Илтгэгч багц боловсруулах гэж нэрлэгддэг техникийг ашиглан зургийн зүсмэлүүдийн жагсаалтыг тогтмол тооны хэсэг болгон хуваасан. TensorFlow болон Kaggle-ийн уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдааны хүрээнд гүнзгий суралцах хүрээнд энэ үйл явц нь 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээгээр үр дүнтэй боловсруулахын тулд өгөгдлийн багцыг жижиг бүлэг эсвэл багц болгон хуваах явдал юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийн хэмжээг өөрчлөх, Шалгалтын тойм
Хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулахын тулд бид кодыг хэрхэн өөрчлөх вэ?
Хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулах кодыг өөрчлөхийн тулд бид Python дахь matplotlib номын санг ашиглаж болно. Matplotlib бол дүрслэл үүсгэх олон төрлийн функцээр хангадаг өргөн хэрэглэгддэг график номын сан юм. Эхлээд шаардлагатай номын сангуудыг оруулж ирэх хэрэгтэй. TensorFlow-аас гадна бид импортлох болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Дүрслэл, Шалгалтын тойм
Kaggle уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд зориулж 3D эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээтэй ажиллахдаа зургийн хэмжээг тогтмол хэмжээгээр өөрчлөх нь яагаад чухал вэ?
Kaggle-ийн уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд зориулж 3D эргэлддэг мэдрэлийн сүлжээтэй ажиллахдаа зургийн хэмжээг тогтвортой байлгах нь маш чухал юм. Загварын гүйцэтгэл, нарийвчлалд шууд нөлөөлдөг хэд хэдэн шалтгааны улмаас энэ үйл явц нь чухал ач холбогдолтой юм. Энэхүү дэлгэрэнгүй тайлбарт бид дидактикийг судлах болно
Kaggle цөм дэх панда номын санг ашиглан шошгыг CSV файлаас хэрхэн унших вэ?
Уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд TensorFlow-тэй 3D эргэлддэг мэдрэлийн сүлжээний зорилгоор Kaggle цөм дэх панда номын санг ашиглан CSV файлаас шошгыг уншихын тулд та доор дурдсан алхмуудыг дагана уу. Энэхүү тайлбар нь Python, pandas болон CSV файлуудын талаархи үндсэн ойлголтыг агуулдаг. 1. Шаардлагатай зүйлсийг импортлох
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Файлуудыг унших, Шалгалтын тойм
- 1
- 2