உள்ளீடு என்பது ViTPose இன் வெளியீடு மற்றும் ஒவ்வொரு நம்பி கோப்பின் வடிவமும் [1, 17, 64, 48] ஹீட்மேப்பைச் சேமிக்கும் நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலாக இருந்தால், உடலில் உள்ள 17 முக்கிய புள்ளிகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், எந்த அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தலாம்?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைதான் மற்றும் பைடார்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றலில், தரவு மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது, கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டைச் செயலாக்குவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம். இந்த வழக்கில், உள்ளீடு நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொன்றும் வெளியீட்டைக் குறிக்கும் வெப்ப வரைபடத்தைச் சேமிக்கும்.
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
உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கையின் பொருள் என்ன (nn.Conv1d இன் 2வது அளவுரு)?
PyTorch இல் உள்ள nn.Conv2d செயல்பாட்டின் முதல் அளவுருவான உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கை, உள்ளீட்டு படத்தில் உள்ள அம்ச வரைபடங்கள் அல்லது சேனல்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. இது படத்தின் "வண்ண" மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையுடன் நேரடியாக தொடர்புடையது அல்ல, மாறாக தனித்துவமான அம்சங்கள் அல்லது வடிவங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது.
PyTorch நியூரல் நெட்வொர்க் மாடலில் CPU மற்றும் GPU செயலாக்கத்திற்கான ஒரே குறியீட்டைக் கொண்டிருக்க முடியுமா?
பொதுவாக PyTorch இல் உள்ள நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியானது CPU மற்றும் GPU செயலாக்கத்திற்கு ஒரே குறியீட்டைக் கொண்டிருக்கலாம். PyTorch என்பது ஒரு பிரபலமான திறந்த மூல ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் திறமையான தளத்தை வழங்குகிறது. PyTorch இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று CPU க்கு இடையில் தடையின்றி மாறக்கூடிய திறன் ஆகும்
ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை தவறாமல் பகுப்பாய்வு செய்து மதிப்பீடு செய்வது ஏன் முக்கியம்?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளைத் தொடர்ந்து பகுப்பாய்வு செய்வதும் மதிப்பீடு செய்வதும் மிக முக்கியமானது. இந்தச் செயல்முறையானது, இந்த மாதிரிகளின் செயல்திறன், உறுதிப்பாடு மற்றும் பொதுமைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றைப் பற்றிய நுண்ணறிவைப் பெற அனுமதிக்கிறது. மாடல்களை முழுமையாக ஆராய்வதன் மூலம், அவற்றின் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கண்டறிந்து, அவற்றின் வரிசைப்படுத்தல் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம் மற்றும் மேம்பாடுகளை மேம்படுத்தலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல், மாதிரி பகுப்பாய்வு, தேர்வு ஆய்வு
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் மூலம் கணிப்புகளை விளக்குவதற்கான சில நுட்பங்கள் யாவை?
ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியால் செய்யப்பட்ட கணிப்புகளை விளக்குவது அதன் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மாதிரியால் கற்றுக் கொள்ளப்பட்ட அடிப்படை வடிவங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் இன்றியமையாத அம்சமாகும். இந்த செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், கணிப்புகளை விளக்குவதற்கும், மாதிரியின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறையைப் பற்றிய நமது புரிதலை மேம்படுத்துவதற்கும் பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒன்று
பகுப்பாய்விற்கான தரவை மிதவை வடிவமாக மாற்றுவது எப்படி?
பல தரவு பகுப்பாய்வு பணிகளில், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழமான கற்றல் துறையில் தரவுகளை மிதவை வடிவமாக மாற்றுவது ஒரு முக்கியமான படியாகும். Float, floating-point என்பதன் சுருக்கம், ஒரு தரவு வகை, இது ஒரு பகுதியளவு பகுதியுடன் உண்மையான எண்களைக் குறிக்கிறது. இது தசம எண்களின் துல்லியமான பிரதிநிதித்துவத்தை அனுமதிக்கிறது மற்றும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது
ஆழ்ந்த கற்றலில் சகாப்தங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றலில் சகாப்தங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம், மாதிரிக்கு பயிற்சி தரவை மீண்டும் வழங்குவதன் மூலம் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதாகும். ஒரு சகாப்தம் முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பின் மூலம் ஒரு முழுமையான பாஸ் என வரையறுக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு சகாப்தத்தின் போதும், வெளியீட்டை கணிப்பதில் செய்யும் பிழையின் அடிப்படையில் மாதிரி அதன் உள் அளவுருக்களை மேம்படுத்துகிறது.
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை எவ்வாறு வரைபடமாக்குவது?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை வரைபடமாக்க, பைதான் மற்றும் பைடார்ச்சில் கிடைக்கும் பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம். எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும் அதன் பயிற்சி மற்றும் மேம்படுத்தல் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளைக் கண்காணிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. இதில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல், மாதிரி பகுப்பாய்வு, தேர்வு ஆய்வு
மாதிரி பகுப்பாய்வு செயல்பாட்டின் போது பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தரவை எவ்வாறு பதிவு செய்யலாம்?
Python மற்றும் PyTorch மூலம் ஆழ்ந்த கற்றலில் மாதிரி பகுப்பாய்வு செயல்முறையின் போது பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தரவை பதிவு செய்ய, நாம் பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம். மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பதற்கும், அதன் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், மேலும் மேம்பாடுகளுக்கு தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் தரவைப் பதிவு செய்வது மிகவும் முக்கியமானது. இந்த பதிலில், நாம் வெவ்வேறு அணுகுமுறைகளை ஆராய்வோம்