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
முக்கிய வார்த்தைகளைக் கண்டறிவதற்கான மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க எந்த அல்காரிதம் மிகவும் பொருத்தமானது?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக கீவேர்ட் ஸ்பாட்டிங்கிற்கான பயிற்சி மாதிரிகள் துறையில், பல அல்காரிதம்களைக் கருத்தில் கொள்ளலாம். இருப்பினும், இந்த பணிக்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒரு வழிமுறையானது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) ஆகும். சிஎன்என்கள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்டு, பல்வேறு கணினி பார்வைப் பணிகளில் வெற்றிகரமாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளன, இதில் படத்தை அறிதல் உட்பட
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
CNNக்கான பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது? சம்பந்தப்பட்ட படிகளை விளக்குங்கள்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கான (CNN) பயிற்சித் தரவைத் தயாரிப்பது, உகந்த மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளை உறுதிப்படுத்த பல முக்கியமான படிகளை உள்ளடக்கியது. பயிற்சித் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு ஆகியவை CNN-ன் முறைகளை திறம்பட கற்றுக்கொள்வதற்கும் பொதுமைப்படுத்துவதற்கும் பெரிதும் செல்வாக்கு செலுத்துவதால் இந்த செயல்முறை முக்கியமானது. இந்த பதிலில், சம்பந்தப்பட்ட படிகளை ஆராய்வோம்
சிஎன்என் பயிற்சியின் போது வெவ்வேறு நிலைகளில் உள்ளீட்டுத் தரவின் வடிவத்தைக் கண்காணிப்பது ஏன் முக்கியம்?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) பயிற்சியின் போது வெவ்வேறு நிலைகளில் உள்ளீட்டுத் தரவின் வடிவத்தைக் கண்காணிப்பது பல காரணங்களுக்காக மிகவும் முக்கியமானது. தரவு சரியாக செயலாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்யவும், சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறியவும், நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனை மேம்படுத்த தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவுகிறது. இல்
CNN இல் உள்ள நேரியல் அடுக்குகளுக்கான சரியான அளவை எவ்வாறு தீர்மானிக்க முடியும்?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) நேரியல் அடுக்குகளுக்கு பொருத்தமான அளவைத் தீர்மானிப்பது பயனுள்ள ஆழமான கற்றல் மாதிரியை வடிவமைப்பதில் முக்கியமான படியாகும். நேரியல் அடுக்குகளின் அளவு, முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் அல்லது அடர்த்தியான அடுக்குகள் என்றும் அறியப்படுகிறது, சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் மாதிரியின் திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. இதில்
PyTorch இல் CNN இன் கட்டமைப்பை எவ்வாறு வரையறுப்பீர்கள்?
PyTorch இல் உள்ள Convolutional Neural Network (CNN) கட்டமைப்பானது அதன் பல்வேறு கூறுகளின் வடிவமைப்பு மற்றும் ஏற்பாட்டைக் குறிக்கிறது, அதாவது கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள், பூலிங் அடுக்குகள், முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள். நெட்வொர்க் எவ்வாறு அர்த்தமுள்ள வெளியீடுகளை உருவாக்க உள்ளீடு தரவை செயலாக்குகிறது மற்றும் மாற்றுகிறது என்பதை கட்டிடக்கலை தீர்மானிக்கிறது. இந்த பதிலில், நாங்கள் ஒரு விரிவான தகவலை வழங்குவோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்), பயிற்சி கான்நெட், தேர்வு ஆய்வு
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
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.
ஒரு 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் உள்ள அம்சங்களின் எண்ணிக்கையை எவ்வாறு கணக்கிடுவது, கன்வல்யூஷனல் பேட்ச்களின் பரிமாணங்கள் மற்றும் சேனல்களின் எண்ணிக்கையைக் கருத்தில் கொண்டு?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக டென்சர்ஃப்ளோவுடன் கூடிய ஆழமான கற்றலில், 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (CNN) உள்ள அம்சங்களின் எண்ணிக்கையைக் கணக்கிடுவது, கன்வல்யூஷனல் பேட்ச்களின் பரிமாணங்கள் மற்றும் சேனல்களின் எண்ணிக்கையைக் கருத்தில் கொண்டது. ஒரு 3D CNN பொதுவாக மருத்துவ இமேஜிங் போன்ற அளவீட்டு தரவுகளை உள்ளடக்கிய பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
3D படங்களின் ஆழமான பகுதியை மறுஅளவிடும்போது ஸ்பீக்கர் என்ன சிரமங்களை எதிர்கொண்டார்? இந்த சவாலை அவர்கள் எப்படி சமாளித்தார்கள்?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழமான கற்றலின் பின்னணியில் 3D படங்களுடன் பணிபுரியும் போது, படங்களின் ஆழமான பகுதியை மறுஅளவிடுவது சில சிரமங்களை ஏற்படுத்தலாம். காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியின் போது, நுரையீரல் CT ஸ்கேன்களை பகுப்பாய்வு செய்ய ஒரு 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் பயன்படுத்தப்படுகிறது, தரவை மறுஅளவிடுவது கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும் மற்றும்