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.
ஆழமான கற்றலில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கும் போது சமநிலையற்ற தரவுத்தொகுப்பை ஏன் சமநிலைப்படுத்துவது அவசியம்?
நியாயமான மற்றும் துல்லியமான மாதிரி செயல்திறனை உறுதிசெய்ய ஆழமான கற்றலில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கும் போது சமநிலையற்ற தரவுத்தொகுப்பை சமநிலைப்படுத்துவது அவசியம். பல நிஜ உலகக் காட்சிகளில், தரவுத்தொகுப்புகள் ஏற்றத்தாழ்வுகளைக் கொண்டிருக்கின்றன, அங்கு வகுப்புகளின் விநியோகம் சீராக இல்லை. இந்த ஏற்றத்தாழ்வு சிறுபான்மை வகுப்புகள் மீது மோசமாக செயல்படும் பக்கச்சார்பான மற்றும் பயனற்ற மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கும். எனவே, அது
ஆழ்ந்த கற்றலில் MNIST தரவுத்தொகுப்புடன் பணிபுரியும் போது தரவை மாற்றுவது ஏன் முக்கியமானது?
ஆழ்ந்த கற்றலில் MNIST தரவுத்தொகுப்புடன் பணிபுரியும் போது தரவை மாற்றுவது இன்றியமையாத படியாகும். MNIST தரவுத்தொகுப்பு என்பது கணினி பார்வை மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவரிசை தரவுத்தொகுப்பாகும். இது கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கப் படங்களின் பெரிய தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொரு படத்திலும் குறிப்பிடப்படும் இலக்கத்தைக் குறிக்கும் தொடர்புடைய லேபிள்கள். தி
TorchVision இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் ஆழ்ந்த கற்றலில் ஆரம்பநிலையாளர்களுக்கு எவ்வாறு பயனுள்ளதாக இருக்கும்?
TorchVision இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் ஆரம்பநிலையாளர்களுக்கு எண்ணற்ற நன்மைகளை வழங்குகின்றன. PyTorch இல் எளிதாகக் கிடைக்கும் இந்தத் தரவுத்தொகுப்புகள், ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் மதிப்புமிக்க ஆதாரங்களாகச் செயல்படுகின்றன. பல்வேறு வகையான நிஜ உலகத் தரவை வழங்குவதன் மூலம், TorchVision இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் தொடக்கநிலையாளர்களுடன் பணிபுரியும் அனுபவத்தைப் பெற உதவுகின்றன.
ஆழமான கற்றலில் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சோதனை செய்வதற்கும் தரவைப் பிரிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பீடு செய்வதே ஆழ்ந்த கற்றலில் தரவுத்தொகுப்புகளை பயிற்சி மற்றும் சோதனை என பிரிப்பதன் நோக்கம். மாடல் கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவுகளில் எவ்வளவு சிறப்பாகக் கணிக்க முடியும் என்பதை மதிப்பிடுவதற்கும், ஒரு மாதிரி மிகவும் நிபுணத்துவம் பெற்றால் ஏற்படும் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தவிர்ப்பதற்கும் இந்த நடைமுறை அவசியம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், தேதி, டேடாசெட்கள், தேர்வு ஆய்வு
ஆழமான கற்றலில் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியாக தரவு தயாரித்தல் மற்றும் கையாளுதல் ஏன் கருதப்படுகிறது?
தரவு தயாரித்தல் மற்றும் கையாளுதல் பல முக்கியமான காரணங்களால் ஆழமான கற்றலில் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியாக கருதப்படுகிறது. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் தரவு-உந்துதல் கொண்டவை, அதாவது அவற்றின் செயல்திறன் பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரம் மற்றும் பொருத்தத்தை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை அடைவதற்காக, அது