CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
மேக்ஸ் பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) ஒரு முக்கியமான செயல்பாடாகும், இது அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பரிமாணத்தைக் குறைப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. பட வகைப்பாடு பணிகளின் சூழலில், அம்ச வரைபடங்களைக் குறைக்க, கன்வல்யூஷனல் லேயர்களுக்குப் பிறகு அதிகபட்ச பூலிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைக்கும் போது முக்கியமான அம்சங்களைத் தக்கவைக்க உதவுகிறது. முதன்மை நோக்கம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) செயல்பாட்டில் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும். CNNகளில், துல்லியமான வகைப்படுத்தலை எளிதாக்க, உள்ளீட்டுப் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதை அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை உள்ளடக்குகிறது. படங்களின் மூல பிக்சல் மதிப்புகள் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கு நேரடியாகப் பொருந்தாததால் இந்த செயல்முறை அவசியம். மூலம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல்
கூகுள் விஷன் API எவ்வாறு கையால் எழுதப்பட்ட குறிப்புகளிலிருந்து உரையை துல்லியமாக அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுக்க முடியும்?
கூகுள் விஷன் ஏபிஐ என்பது கையால் எழுதப்பட்ட குறிப்புகளிலிருந்து உரையை துல்லியமாக அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுக்க செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இந்த செயல்முறையானது பட முன் செயலாக்கம், அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் உரை அங்கீகாரம் உட்பட பல படிகளை உள்ளடக்கியது. மேம்பட்ட மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்களை அதிக அளவிலான பயிற்சித் தரவுகளுடன் இணைப்பதன் மூலம், Google Vision API அடைய முடியும்
வெளியீட்டு சேனல்கள் என்ன?
அவுட்புட் சேனல்கள், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) ஒரு உள்ளீட்டுப் படத்திலிருந்து கற்று பிரித்தெடுக்கக்கூடிய தனித்துவமான அம்சங்கள் அல்லது வடிவங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கும். Python மற்றும் PyTorch உடன் ஆழ்ந்த கற்றல் சூழலில், வெளியீடு சேனல்கள் பயிற்சி convnets ஒரு அடிப்படை கருத்து உள்ளது. CNN ஐ திறம்பட வடிவமைக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் வெளியீட்டு சேனல்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது
வகைப்படுத்தல் பணிகளில் அம்சத்தைப் பிரித்தெடுப்பதற்கான பொதுவான அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் இது மூலத் தரவை முன்கணிப்பு மாதிரிகள் மூலம் பயன்படுத்தக்கூடிய முக்கியமான அம்சங்களின் தொகுப்பாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த சூழலில், வகைப்பாடு என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட பணியாகும், இது தரவை முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகுப்புகள் அல்லது வகைகளாக வகைப்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அம்சத்திற்காக பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் அல்காரிதம் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் புதிய, காணாத தரவைக் கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்த கற்றுக்கொள்ள முடியும். லேபிளிடப்படாத தரவுகளின் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு எதை உள்ளடக்கியது?
இயந்திரக் கற்றலில் பெயரிடப்படாத தரவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு பல முக்கிய படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. பெயரிடப்படாத தரவு என்பது முன் வரையறுக்கப்பட்ட இலக்கு லேபிள்கள் அல்லது வகைகளைக் கொண்டிருக்காத தரவைக் குறிக்கிறது. கிடைக்கக்கூடிய வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளின் அடிப்படையில் புதிய, காணாத தரவை துல்லியமாக கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்தக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதே குறிக்கோள்.
முக்கிய அம்சங்களைத் தக்கவைத்துக்கொண்டு படத்தின் பரிமாணத்தைக் குறைக்க பூலிங் லேயர்கள் எவ்வாறு உதவுகின்றன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) முக்கிய அம்சங்களைத் தக்கவைத்துக்கொண்டு படங்களின் பரிமாணத்தைக் குறைப்பதில் பூலிங் அடுக்குகள் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. ஆழ்ந்த கற்றலின் பின்னணியில், சிஎன்என்கள் பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் சொற்பொருள் பிரிவு போன்ற பணிகளில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருப்பதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. பூலிங் அடுக்குகள் சிஎன்என்களின் ஒருங்கிணைந்த அங்கமாகும் மற்றும் பங்களிக்கின்றன
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) கன்வல்யூஷன்களின் நோக்கம் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) கணினி பார்வை துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன மற்றும் பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படத்தைப் பிரித்தல் போன்ற பல்வேறு படங்கள் தொடர்பான பணிகளுக்கான கட்டமைப்பாக மாறியுள்ளன. CNN களின் இதயத்தில் உள்ளீடு படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் சுருள்களின் கருத்து உள்ளது. நோக்கம் என்னவாயின்
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்செயலாக்குவதற்கு பரிந்துரைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை என்ன?
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், குறிப்பாக காகில் போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போன்ற பணிகளுக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் (CNNs) சூழலில். முன்செயலாக்கத்தின் தரம் மற்றும் செயல்திறன் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் ஒட்டுமொத்த வெற்றியை கணிசமாக பாதிக்கலாம்
ஒவ்வொரு துண்டிலும் உள்ள துண்டுகளை சராசரியாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போட்டியின் பின்னணியில் ஒவ்வொரு துண்டிலும் உள்ள துண்டுகளை சராசரியாகக் கணக்கிடுவதன் நோக்கம் மற்றும் தரவை மறுஅளவிடுதல் ஆகியவை அளவீட்டுத் தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்து, மாதிரியின் கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைப்பதாகும். இந்த செயல்முறையின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது
- 1
- 2