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