டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி சிஎன்என் எவ்வாறு பயிற்சியளிக்கப்பட்டு மேம்படுத்தப்படலாம், மேலும் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான சில பொதுவான மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் யாவை?
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சி மற்றும் மேம்படுத்துதல் பல படிகள் மற்றும் நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், செயல்முறையின் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம் மற்றும் CNN மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் சில பொதுவான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம். TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி CNNக்கு பயிற்சி அளிக்க, முதலில் நாம் கட்டமைப்பை வரையறுக்க வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இணக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், தேர்வு ஆய்வு
CNN இல் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் பங்கு என்ன மற்றும் அவை டென்சர்ஃப்ளோவில் எவ்வாறு செயல்படுத்தப்படுகின்றன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் பங்கு சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் முக்கியமானது. இந்த அடுக்குகள் உள்ளீட்டுத் தரவின் உயர்நிலைப் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கைப்பற்றுவதற்கும், அவற்றை தொடர்புடைய வெளியீட்டு வகுப்புகள் அல்லது வகைகளுக்கு மேப்பிங் செய்வதற்கும் பொறுப்பாகும். டென்சர்ஃப்ளோவில், முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் செயல்படுத்தப்படுகின்றன
CNN இல் கன்வல்யூஷனல் லேயர்கள் மற்றும் பூலிங் லேயர்களின் நோக்கம் மற்றும் செயல்பாட்டை விளக்கவும்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த வகை ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் ஆகும், இது பொதுவாக கணினி பார்வை பணிகளான படத்தை அறிதல் மற்றும் பொருள் கண்டறிதல் போன்றவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. CNNகள், கன்வல்யூஷனல் லேயர்கள் மற்றும் பூலிங் லேயர்களைப் பயன்படுத்தி, படங்கள் போன்ற மூல உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைத் தானாகக் கற்றுக்கொள்ளவும் பிரித்தெடுக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்
பட வகைப்பாட்டிற்காக CNN ஐ செயல்படுத்த TensorFlow எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
TensorFlow என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த-மூல நூலகமாகும், இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதில் பட வகைப்பாடு பணிகளுக்கான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNகள்) அடங்கும். பொருள் அறிதல், படப் பிரிவு மற்றும் முகத்தை அடையாளம் காணுதல் போன்ற பல்வேறு கணினி பார்வை பயன்பாடுகளில் CNNகள் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியை வெளிப்படுத்தியுள்ளன. இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவை எவ்வாறு செயல்படுத்தலாம் என்பதை ஆராய்வோம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (சிஎன்என்) முக்கிய கூறுகள் மற்றும் படத்தை அறிதல் பணிகளில் அவற்றின் பங்கு என்ன?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) என்பது ஒரு வகையான ஆழமான கற்றல் மாதிரியாகும், இது படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது குறிப்பாக காட்சி தரவை திறம்பட செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது கணினி பார்வை பயன்பாடுகளில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது. இந்த பதிலில், சிஎன்என் மற்றும் அவற்றின் முக்கிய கூறுகள் பற்றி விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இணக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், தேர்வு ஆய்வு
படங்களின் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் அடையாளம் காண்பதற்கும் சிஎன்என்களில் வளைவுகள் மற்றும் பூலிங் எவ்வாறு இணைக்கப்படுகின்றன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்கள்), படங்களின் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் அடையாளம் காண்பதற்கும் வளைவுகள் மற்றும் பூலிங் ஆகியவை இணைக்கப்படுகின்றன. உள்ளீட்டுப் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதில் இந்த கலவை முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது, நெட்வொர்க்கைப் புரிந்துகொண்டு அவற்றைத் துல்லியமாக வகைப்படுத்துகிறது. சிஎன்என்களில் உள்ள கன்வல்யூஷனல் லேயர்கள், உள்ளூர் வடிவங்கள் அல்லது அம்சங்களை கண்டறிவதற்கு பொறுப்பாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், மாற்று நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அடிப்படைகள், தேர்வு ஆய்வு
மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் பங்கு மற்றும் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்கு உட்பட CNN இன் கட்டமைப்பை விவரிக்கவும்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) என்பது ஒரு வகையான செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது காட்சி தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். இது பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படப் பிரிவு போன்ற கணினி பார்வை பணிகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. CNN இன் அமைப்பு பல அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது, இதில் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்கு ஆகியவை அடங்கும்
CNN இல் உள்ள அம்ச வரைபடங்களை பூலிங் எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது, மேலும் அதிகபட்சமாக பூலிங்கின் நோக்கம் என்ன?
பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) அம்ச வரைபடங்களின் பரிமாணத்தை எளிமைப்படுத்தவும் குறைக்கவும் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து மிக முக்கியமான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்துப் பாதுகாப்பதில் இது முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. சிஎன்என்களில், பூலிங் பொதுவாக கன்வல்யூஷனல் லேயர்களைப் பயன்படுத்திய பிறகு செய்யப்படுகிறது. சேகரிப்பின் நோக்கம் இரு மடங்கு:
CNN இல் வளைவுகளின் செயல்முறையை விளக்குங்கள் மற்றும் அவை ஒரு படத்தில் உள்ள வடிவங்கள் அல்லது அம்சங்களை எவ்வாறு அடையாளம் காண உதவுகின்றன.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) என்பது பட அறிதல் பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் வகுப்பாகும். ஒரு படத்தில் உள்ள வடிவங்கள் அல்லது அம்சங்களைக் கண்டறிவதில் CNN இல் உள்ள வளைவுகளின் செயல்முறை முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த விளக்கத்தில், வளைவுகள் எவ்வாறு செய்யப்படுகின்றன மற்றும் படத்தில் அவற்றின் முக்கியத்துவம் பற்றிய விவரங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், மாற்று நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அடிப்படைகள், தேர்வு ஆய்வு
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (CNN) முக்கிய கூறுகள் யாவை மற்றும் அவை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பங்களிக்கின்றன?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) என்பது ஒரு வகையான செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களின் பல அடுக்குகளைப் பயன்படுத்தி மனித மூளையின் காட்சி செயலாக்க திறன்களைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் இது வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த பதிலில், CNN இன் முக்கிய கூறுகள் மற்றும் அவை எப்படி என்பதைப் பற்றி விவாதிப்போம்