Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
Онцлогыг задлах нь дүрсийг таних даалгавруудад хэрэглэгдэх конвульцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) процессын чухал алхам юм. CNN-д шинж чанарыг задлах процесс нь үнэн зөв ангиллыг хөнгөвчлөхийн тулд оролтын зургуудаас утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авдаг. Зургийн түүхий пикселийн утгууд нь ангиллын ажилд шууд тохиромжгүй тул энэ процесс зайлшгүй шаардлагатай. By
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах
Түлхүүр үг илрүүлэх загваруудыг сургахад аль алгоритм хамгийн тохиромжтой вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа түлхүүр үг олоход зориулсан сургалтын загваруудын хүрээнд хэд хэдэн алгоритмыг авч үзэж болно. Гэсэн хэдий ч, энэ даалгаварт маш сайн тохирсон нэг алгоритм бол Convolutional Neural Network (CNN) юм. CNN нь дүрс таних зэрэг компьютерийн харааны янз бүрийн ажлуудад өргөн хэрэглэгдэж, амжилтанд хүрсэн нь батлагдсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Бид CNN-д зориулсан сургалтын мэдээллийг хэрхэн бэлтгэх вэ? Холбогдох алхмуудыг тайлбарлана уу.
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн сургалтын өгөгдлийг бэлтгэх нь загварын оновчтой гүйцэтгэл, үнэн зөв таамаглалыг хангах хэд хэдэн чухал алхмуудыг агуулдаг. Сургалтын өгөгдлийн чанар, тоо хэмжээ нь CNN-ийн хэв маягийг үр дүнтэй сурч, нэгтгэх чадварт ихээхэн нөлөөлдөг тул энэ үйл явц маш чухал юм. Энэ хариултанд бид холбогдох алхмуудыг судлах болно
CNN-ийг сургах явцад оролтын өгөгдлийн хэлбэрийг янз бүрийн үе шатанд хянах нь яагаад чухал вэ?
Convolutional Neural Network (CNN)-ийг сургах явцад янз бүрийн үе шатанд оролтын өгөгдлийн хэлбэрийг хянах нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас маш чухал юм. Энэ нь өгөгдлийг зөв боловсруулж байгаа эсэхийг баталгаажуулж, болзошгүй асуудлуудыг оношлоход тусалдаг ба сүлжээний гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд үндэслэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг. онд
CNN-ийн шугаман давхаргад тохирох хэмжээг хэрхэн тодорхойлох вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) дахь шугаман давхаргад тохирох хэмжээг тодорхойлох нь гүнзгий суралцах үр дүнтэй загвар зохион бүтээх чухал алхам юм. Шугаман давхаргын хэмжээ нь бүрэн холбогдсон давхарга эсвэл нягт давхарга гэж нэрлэгддэг бөгөөд загвар нь нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурч, үнэн зөв таамаглал гаргахад шууд нөлөөлдөг. Энэ нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet, Шалгалтын тойм
PyTorch дахь CNN-ийн архитектурыг та хэрхэн тодорхойлох вэ?
PyTorch дахь Convolutional Neural Network (CNN)-ийн архитектур нь эргэлтийн давхаргууд, нэгтгэх давхаргууд, бүрэн холбогдсон давхаргууд, идэвхжүүлэх функцууд гэх мэт янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн дизайн, зохион байгуулалтыг хэлнэ. Архитектур нь сүлжээ нь оролтын өгөгдлийг хэрхэн боловсруулж, утга учиртай гаралтыг бий болгохыг тодорхойлдог. Энэ хариултанд бид нарийвчилсан мэдээллийг өгөх болно
CNN-ийн сургалтын явцад өгөгдлийг багцлах нь ямар ашигтай вэ?
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн сургалтын явцад өгөгдлийг багцлах нь загварын ерөнхий үр ашиг, үр дүнтэй байдалд хувь нэмэр оруулах хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. Өгөгдлийн дээжийг багц болгон бүлэглэснээр бид орчин үеийн техник хангамжийн зэрэгцээ боловсруулалтын чадварыг ашиглаж, санах ойн ашиглалтыг оновчтой болгож, сүлжээг нэгтгэх чадварыг сайжруулж чадна. Энэ нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
Бид яагаад зургийг сүлжээгээр дамжуулахаасаа өмнө тэгшлэх хэрэгтэй байна вэ?
Зургийг мэдрэлийн сүлжээгээр дамжуулахаас өмнө тэгшлэх нь зургийн өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад чухал алхам юм. Энэ процесс нь хоёр хэмжээст дүрсийг нэг хэмжээст массив болгон хувиргах явдал юм. Зургийг тэгшлэх гол шалтгаан нь оролтын өгөгдлийг мэдрэлийн системд амархан ойлгож, боловсруулж болох формат болгон хувиргах явдал юм.
Гурван хэмжээст хэлбэрийн мэдрэлийн сүлжээн дэх функцүүдийн тоог эргэлтийн нөхөөсүүдийн хэмжээ, сувгийн тоог харгалзан хэрхэн тооцоолох вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow-тэй гүн гүнзгий суралцахад 3D convolutional neural network (CNN)-ийн функцүүдийн тоог тооцоолохдоо эргэлтийн нөхөөсүүдийн хэмжээ, сувгийн тоог харгалзан үздэг. 3D CNN нь эмнэлгийн дүрслэл гэх мэт хэмжээст өгөгдөлтэй холбоотой ажлуудад ихэвчлэн ашиглагддаг.
- 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
3D зургийн гүнийн хэсгийг өөрчлөхөд чанга яригч ямар бэрхшээлтэй тулгарсан бэ? Тэд энэ сорилтыг хэрхэн даван туулсан бэ?
Хиймэл оюун ухаан, гүнзгий суралцах хүрээнд 3D зурагтай ажиллахдаа зургийн гүнийн хэсгийг өөрчлөх нь тодорхой хүндрэл үүсгэдэг. Уушигны CT сканыг шинжлэхэд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг Kaggle уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдааны хувьд өгөгдлийн хэмжээг өөрчлөх нь анхааралтай авч үзэх шаардлагатай.
- 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