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
நெட்வொர்க் மூலம் படங்களை அனுப்புவதற்கு முன் நாம் ஏன் அவற்றைத் தட்டையாக்க வேண்டும்?
ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மூலம் படங்களை அனுப்புவதற்கு முன் அவற்றைத் தட்டையாக்குவது படத் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். இந்த செயல்முறை இரு பரிமாண படத்தை ஒரு பரிமாண வரிசையாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. படங்களைத் தட்டையாக்குவதற்கான முதன்மைக் காரணம், உள்ளீட்டுத் தரவை நரம்பியல் மூலம் எளிதாகப் புரிந்துகொண்டு செயலாக்கக்கூடிய வடிவமாக மாற்றுவதாகும்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (CNNs) அடிப்படைப் படிகள் என்னென்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) என்பது ஒரு வகையான ஆழமான கற்றல் மாதிரி ஆகும், அவை பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படப் பிரிவு போன்ற பல்வேறு கணினி பார்வை பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த ஆய்வுத் துறையில், சிஎன்என்கள் தானாகக் கற்று, படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கும் திறனின் காரணமாக மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது.
சிவி2 நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலில் படங்களின் அளவை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
படங்களை மறுஅளவிடுவது என்பது ஆழமான கற்றல் பணிகளில் ஒரு பொதுவான முன் செயலாக்க படியாகும், ஏனெனில் இது படங்களின் உள்ளீட்டு பரிமாணங்களை தரப்படுத்தவும் கணக்கீட்டு சிக்கலை குறைக்கவும் அனுமதிக்கிறது. Python, TensorFlow மற்றும் Keras ஆகியவற்றுடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் சூழலில், cv2 நூலகம் படங்களை மறுஅளவிடுவதற்கு வசதியான மற்றும் திறமையான வழியை வழங்குகிறது. ஐப் பயன்படுத்தி படங்களை மறுஅளவாக்க
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தேதி, உங்கள் சொந்த தரவில் ஏற்றுகிறது, தேர்வு ஆய்வு
முன்கணிப்பு நோக்கங்களுக்காக வெளிப்புறப் படங்களை அணுகவும் பயன்படுத்தவும் "டேட்டா சேவர் மாறி" எவ்வாறு மாடலை அனுமதிக்கிறது?
Python, TensorFlow மற்றும் Keras மூலம் ஆழ்ந்த கற்றலின் பின்னணியில் முன்கணிப்பு நோக்கங்களுக்காக வெளிப்புற படங்களை அணுகவும் பயன்படுத்தவும் ஒரு மாதிரியை இயக்குவதில் "டேட்டா சேவர் மாறி" முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது வெளிப்புற மூலங்களிலிருந்து படங்களை ஏற்றுவதற்கும் செயலாக்குவதற்கும் ஒரு பொறிமுறையை வழங்குகிறது, இதன் மூலம் மாதிரியின் திறன்களை விரிவுபடுத்துகிறது மற்றும் கணிப்புகளைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், டென்சர்போர்டு, பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
ஓபன்சிவியைப் பயன்படுத்தி நுரையீரல் ஸ்கேன்களின் 2டி படங்களின் அளவை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
ஓபன்சிவியைப் பயன்படுத்தி நுரையீரல் ஸ்கேன்களின் 2டி படங்களை மறுஅளவிடுவது பைத்தானில் செயல்படுத்தக்கூடிய பல படிகளை உள்ளடக்கியது. OpenCV என்பது பட செயலாக்கம் மற்றும் கணினி பார்வை பணிகளுக்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த நூலகமாகும், மேலும் இது படங்களை கையாள மற்றும் அளவை மாற்ற பல்வேறு செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. தொடங்குவதற்கு, நீங்கள் OpenCV ஐ நிறுவி உங்கள் பைத்தானில் தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், காண்பதற்குப், தேர்வு ஆய்வு
Air Cognizer பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட மூன்று மாதிரிகள் என்ன, அவற்றின் நோக்கங்கள் என்ன?
Air Cognizer பயன்பாடு மூன்று தனித்துவமான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது, ஒவ்வொன்றும் இயந்திரக் கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி காற்றின் தரத்தைக் கணிப்பதில் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்தைச் செய்கிறது. இந்த மாதிரிகள் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்), லாங் ஷார்ட் டெர்ம் மெமரி (எல்எஸ்டிஎம்) நெட்வொர்க் மற்றும் ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் (ஆர்எஃப்) அல்காரிதம் ஆகும். சிஎன்என் மாதிரியானது பட செயலாக்கம் மற்றும் அம்சம் பிரித்தெடுப்பதற்கு முதன்மையாக பொறுப்பாகும். இது
- 1
- 2