CNN இன் பயிற்சி செயல்பாட்டில் தரவுகளை தொகுப்பதன் பயன் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (CNN) பயிற்சிச் செயல்பாட்டில் தரவுகளைத் தொகுப்பது மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனுக்குப் பங்களிக்கும் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. தரவு மாதிரிகளை தொகுதிகளாகப் பிரிப்பதன் மூலம், நவீன வன்பொருளின் இணையான செயலாக்கத் திறன்களைப் பயன்படுத்தவும், நினைவகப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்தவும், நெட்வொர்க்கின் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மேம்படுத்தவும் முடியும். இதில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்), பைட்டோர்ச்சுடன் கான்வெட் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
அம்ச வரைபடங்களின் பரிமாணத்தைக் குறைக்க பூலிங் எவ்வாறு உதவுகிறது?
பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும், இது அம்ச வரைபடங்களின் பரிமாணத்தைக் குறைக்கிறது. உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து முக்கியமான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதிலும் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதிலும் இது முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. இந்த விளக்கத்தில், பூலிங் எவ்வாறு பரிமாணத்தைக் குறைக்க உதவுகிறது என்ற விவரங்களை ஆராய்வோம்
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் CNN மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு மதிப்பீடு செய்யலாம், மேலும் இந்த சூழலில் 85% துல்லியம் எதைக் குறிக்கிறது?
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு, பல அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு பொதுவான மெட்ரிக் துல்லியம், இது மதிப்பிடப்பட்ட மொத்த படங்களின் எண்ணிக்கையில் சரியாக வகைப்படுத்தப்பட்ட படங்களின் விகிதத்தை அளவிடுகிறது. இந்த சூழலில், 85% துல்லியம் மாதிரி சரியாக அடையாளம் காணப்பட்டதைக் குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், பிணையத்தைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சி செயல்பாட்டில் டென்சர்போர்டின் பங்கு என்ன? எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் இதை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
TensorBoard என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும், இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, குறிப்பாக நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை (CNNs) பயன்படுத்தும் சூழலில். Google ஆல் உருவாக்கப்பட்டது, TensorBoard பயிற்சியின் போது ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் ஒரு விரிவான மற்றும் உள்ளுணர்வு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதற்கான CNN இன் வெளியீட்டு அடுக்கு ஏன் 2 முனைகளைக் கொண்டுள்ளது?
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதற்கான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (CNN) வெளியீட்டு அடுக்கு பொதுவாக வகைப்படுத்தல் பணியின் பைனரி தன்மையின் காரணமாக 2 முனைகளை மட்டுமே கொண்டுள்ளது. இந்த குறிப்பிட்ட வழக்கில், உள்ளீட்டுப் படம் "நாய்" வகுப்பைச் சேர்ந்ததா அல்லது "பூனை" வகுப்பைச் சேர்ந்ததா என்பதைத் தீர்மானிப்பதே இலக்காகும். இதன் விளைவாக, வெளியீடு
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி சிஎன்என் எவ்வாறு பயிற்சியளிக்கப்பட்டு மேம்படுத்தப்படலாம், மேலும் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான சில பொதுவான மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் யாவை?
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சி மற்றும் மேம்படுத்துதல் பல படிகள் மற்றும் நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், செயல்முறையின் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம் மற்றும் CNN மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் சில பொதுவான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம். TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி CNNக்கு பயிற்சி அளிக்க, முதலில் நாம் கட்டமைப்பை வரையறுக்க வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இணக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், தேர்வு ஆய்வு
CNN இல் கன்வல்யூஷனல் லேயர்கள் மற்றும் பூலிங் லேயர்களின் நோக்கம் மற்றும் செயல்பாட்டை விளக்கவும்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த வகை ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் ஆகும், இது பொதுவாக கணினி பார்வை பணிகளான படத்தை அறிதல் மற்றும் பொருள் கண்டறிதல் போன்றவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. CNNகள், கன்வல்யூஷனல் லேயர்கள் மற்றும் பூலிங் லேயர்களைப் பயன்படுத்தி, படங்கள் போன்ற மூல உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைத் தானாகக் கற்றுக்கொள்ளவும் பிரித்தெடுக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்
பட வகைப்பாட்டிற்காக CNN ஐ செயல்படுத்த TensorFlow எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
TensorFlow என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த-மூல நூலகமாகும், இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதில் பட வகைப்பாடு பணிகளுக்கான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNகள்) அடங்கும். பொருள் அறிதல், படப் பிரிவு மற்றும் முகத்தை அடையாளம் காணுதல் போன்ற பல்வேறு கணினி பார்வை பயன்பாடுகளில் CNNகள் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியை வெளிப்படுத்தியுள்ளன. இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவை எவ்வாறு செயல்படுத்தலாம் என்பதை ஆராய்வோம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (சிஎன்என்) முக்கிய கூறுகள் மற்றும் படத்தை அறிதல் பணிகளில் அவற்றின் பங்கு என்ன?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) என்பது ஒரு வகையான ஆழமான கற்றல் மாதிரியாகும், இது படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது குறிப்பாக காட்சி தரவை திறம்பட செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது கணினி பார்வை பயன்பாடுகளில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது. இந்த பதிலில், சிஎன்என் மற்றும் அவற்றின் முக்கிய கூறுகள் பற்றி விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இணக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், தேர்வு ஆய்வு
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (CNN) முக்கிய கூறுகள் யாவை மற்றும் அவை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பங்களிக்கின்றன?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) என்பது ஒரு வகையான செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களின் பல அடுக்குகளைப் பயன்படுத்தி மனித மூளையின் காட்சி செயலாக்க திறன்களைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் இது வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த பதிலில், CNN இன் முக்கிய கூறுகள் மற்றும் அவை எப்படி என்பதைப் பற்றி விவாதிப்போம்