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