CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
Макс нэгтгэх нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийн чухал үйл ажиллагаа бөгөөд шинж чанарыг задлах, хэмжээсийг багасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Зургийн ангиллын даалгаврын хүрээнд функцийн газрын зургийг багасгахын тулд эргэлтийн давхаргын дараа хамгийн их нэгтгэх аргыг ашигладаг бөгөөд энэ нь тооцооллын төвөгтэй байдлыг багасгахын зэрэгцээ чухал шинж чанаруудыг хадгалахад тусалдаг. Үндсэн зорилго
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах
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
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарын үндсэн ойлголт юм. Эдгээр нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас өдөөгдсөн, нарийн төвөгтэй өгөгдлөөс суралцах, таамаглал гаргах чадвартай хүчирхэг загварууд юм. Мэдрэлийн сүлжээ нь хоорондоо холбогдсон хиймэл нейронуудаас бүрдэх тооцооллын загвар юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Convolutional Neural Network нь Convolutional Sequence to Sequence загварт ашигладаг шиг цаг хугацааны явцад эвдрэлийг нэгтгэн дараалсан өгөгдлийг зохицуулж чадах уу?
Convolutional Neural Networks (CNNs) нь зургуудаас утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авах чадвараараа компьютерийн харааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг. Гэсэн хэдий ч тэдний хэрэглээ нь зөвхөн зураг боловсруулахад хязгаарлагдахгүй. Сүүлийн жилүүдэд судлаачид CNN-ийг текст эсвэл цагийн цувааны өгөгдөл гэх мэт дараалсан өгөгдөлтэй ажиллахад ашиглах талаар судалж байна. Нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Мэдрэлийн сүлжээ, Мэдрэлийн сүлжээний суурь
CNN-ийг сургахад багцын хэмжээ ямар ач холбогдолтой вэ? Энэ нь сургалтын үйл явцад хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Багцын хэмжээ нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийг сургах чухал үзүүлэлт бөгөөд сургалтын үйл явцын үр ашиг, үр дүнтэй байдалд шууд нөлөөлдөг. Энэ утгаараа багцын хэмжээ нь нэг урагш, хойшоо дамжуулалтаар сүлжээгээр дамжсан сургалтын жишээнүүдийн тоог хэлнэ. Багцын ач холбогдлыг ойлгох
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet, Шалгалтын тойм
CNN-д ангийн шошгыг илэрхийлэхэд нэг халуун векторыг хэрхэн ашиглаж болох вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) дахь ангийн шошгыг илэрхийлэхэд нэг халуун векторыг ихэвчлэн ашигладаг. Хиймэл оюун ухааны энэ салбарт CNN нь дүрс ангилах ажилд тусгайлан зориулсан гүнзгий суралцах загвар юм. CNN-д нэг халуун векторыг хэрхэн ашигладагийг ойлгохын тулд бид эхлээд ангийн шошго, тэдгээрийн дүрслэлийг ойлгох хэрэгтэй.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
Давхаргыг нэгтгэх нь чухал шинж чанаруудыг хадгалахын зэрэгцээ зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад хэрхэн тусалдаг вэ?
Цөөрмийн давхаргууд нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийн чухал шинж чанаруудыг хадгалахын зэрэгцээ зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гүнзгий сургалтын хүрээнд CNN нь зургийн ангилал, объект илрүүлэх, семантик сегментчилэл зэрэг ажлуудад өндөр үр дүнтэй болох нь батлагдсан. Pooling давхаргууд нь CNN-ийн салшгүй бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд хувь нэмэр оруулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
Convolutional Neural Network (CNN) дахь эргэлтийн зорилго юу вэ?
Convolutional Neural Networks (CNNs) нь компьютерийн харааны салбарт хувьсгал хийж, дүрс ангилал, объект илрүүлэх, дүрс сегментчилэл гэх мэт зурагтай холбоотой янз бүрийн даалгаврын архитектур болсон. CNN-ийн гол цөм нь оролтын зургуудаас утга учиртай шинж чанарыг гаргаж авахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг эргэлтийн тухай ойлголт юм. -ийн зорилго
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
CNN-д бүрэн холбогдсон давхарга ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Нягт давхарга гэж нэрлэгддэг бүрэн холбогдсон давхарга нь конволюцийн мэдрэлийн сүлжээнд (CNN) чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд сүлжээний архитектурын чухал бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Үүний зорилго нь өмнөх давхаргаас нейрон бүрийг бүхэлд нь холбосноор оролтын өгөгдөл дэх дэлхийн хэв маяг, харилцааг олж авах явдал юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Хувьсах мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) -ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм