இடைக்கால நூல்களைப் படியெடுப்பதில் எந்த வகையான இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியை ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் மல்டிகிளாஸ் வகைப்பாடு பணியைத் தீர்த்தனர், மேலும் இது ஏன் இந்தப் பணிக்கு மிகவும் பொருத்தமானது?
ஆராய்ச்சியாளர்கள் இடைக்கால நூல்களை படியெடுப்பதில் தங்கள் பலவகை வகைப்பாடு பணிக்காக ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் குடியேறினர். இந்த தேர்வு பல காரணங்களால் பணிக்கு மிகவும் பொருத்தமானது. முதலாவதாக, சிஎன்என்கள் படத்தை அறிதல் பணிகளில் மிகவும் பயனுள்ளதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளன, இது இடைக்கால உரைகளை அடிக்கடி உள்ளடக்கியிருப்பதால் அவற்றைப் படியெடுப்பதற்குப் பொருத்தமானது.
படத்தை அறிதலில் மிகவும் சிக்கலான காட்சிகளைக் கையாள நமக்கு ஏன் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்) தேவை?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) மிகவும் சிக்கலான காட்சிகளைக் கையாளும் திறனின் காரணமாக உருவ அங்கீகாரத்தில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக வெளிப்பட்டுள்ளது. இந்தத் துறையில், சிஎன்என்கள் அவற்றின் தனித்துவமான கட்டடக்கலை வடிவமைப்பு மற்றும் பயிற்சி நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி பட பகுப்பாய்வு பணிகளை நாம் அணுகும் விதத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன. சிக்கலைக் கையாள்வதில் சிஎன்என்கள் ஏன் முக்கியமானவை என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்காக
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ அறிமுகம், எம்.எல் உடன் அடிப்படை கணினி பார்வை, தேர்வு ஆய்வு
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் அடிப்படை கட்டுமானத் தொகுதிகள் யாவை?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) என்பது ஒரு வகை செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது கணினி பார்வை துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. படங்கள் மற்றும் வீடியோக்கள் போன்ற காட்சி தரவை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய இது குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படத்தைப் பிரித்தல் உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளில் CNNகள் மிகவும் வெற்றி பெற்றுள்ளன. அடிப்படை
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் இடைநிலை அடுக்குகளைப் புரிந்துகொள்வது ஏன் முக்கியம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) இன் இடைநிலை அடுக்குகளைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது. CNN கள் கணினி பார்வை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் போன்ற பல்வேறு களங்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன, அவற்றின் மூல தரவுகளிலிருந்து படிநிலை பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்கும் திறன் காரணமாக. a இன் இடைநிலை அடுக்குகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், தெளிவான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை லூசிட் மூலம் காட்சிப்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு