CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
மேக்ஸ் பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) ஒரு முக்கியமான செயல்பாடாகும், இது அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பரிமாணத்தைக் குறைப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. பட வகைப்பாடு பணிகளின் சூழலில், அம்ச வரைபடங்களைக் குறைக்க, கன்வல்யூஷனல் லேயர்களுக்குப் பிறகு அதிகபட்ச பூலிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைக்கும் போது முக்கியமான அம்சங்களைத் தக்கவைக்க உதவுகிறது. முதன்மை நோக்கம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) செயல்பாட்டில் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும். CNNகளில், துல்லியமான வகைப்படுத்தலை எளிதாக்க, உள்ளீட்டுப் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதை அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை உள்ளடக்குகிறது. படங்களின் மூல பிக்சல் மதிப்புகள் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கு நேரடியாகப் பொருந்தாததால் இந்த செயல்முறை அவசியம். மூலம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல்
நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் வெளியீட்டு அடுக்கில் சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் வெளியீட்டு அடுக்கில் softmax செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் முந்தைய அடுக்கின் வெளியீடுகளை பல வகுப்புகளில் நிகழ்தகவு விநியோகமாக மாற்றுவதாகும். இந்த செயல்படுத்தும் செயல்பாடு வகைப்பாடு பணிகளில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு சாத்தியமான பலவற்றில் ஒரு உள்ளீட்டை வழங்குவதே இலக்காகும்.
மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் பிக்சல் மதிப்புகளை இயல்பாக்குவது ஏன் அவசியம்?
ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் பிக்சல் மதிப்புகளை இயல்பாக்குவது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், குறிப்பாக டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி பட வகைப்பாட்டின் பின்னணியில். இந்த செயல்முறையானது ஒரு படத்தின் பிக்சல் மதிப்புகளை ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட வரம்பிற்கு மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது, பொதுவாக 0 மற்றும் 1 அல்லது -1 மற்றும் 1 க்கு இடையில். பல காரணங்களுக்காக இயல்பாக்கம் அவசியம்,
ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த பயன்படும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் அமைப்பு என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஆடைப் படங்களை வகைப்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியானது, குறிப்பாக டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ.ஜே.எஸ் ஆகியவற்றின் பின்னணியில், பொதுவாக கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டது. CNNகள் தானாகக் கற்றுக் கொள்ளும் மற்றும் தொடர்புடைய அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கும் திறனின் காரணமாக பட வகைப்பாடு பணிகளில் மிகவும் திறம்பட செயல்படுகின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
Fashion MNIST தரவுத்தொகுப்பு எவ்வாறு வகைப்படுத்தல் பணிக்கு பங்களிக்கிறது?
ஃபேஷன் எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பு என்பது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் வகைப்படுத்தல் பணிக்கு குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்பாகும், குறிப்பாக ஆடைப் படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதில். இந்த தரவுத்தொகுப்பு பாரம்பரிய MNIST தரவுத்தொகுப்புக்கு மாற்றாக செயல்படுகிறது, இதில் கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்கள் உள்ளன. Fashion MNIST தரவுத்தொகுப்பு, மறுபுறம், 60,000 கிரேஸ்கேல் படங்களைக் கொண்டுள்ளது.
TensorFlow.js என்றால் என்ன, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் இது எவ்வாறு நம்மை அனுமதிக்கிறது?
TensorFlow.js என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த நூலகமாகும், இது டெவலப்பர்களை நேரடியாக உலாவியில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் உதவுகிறது. இது பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow இன் திறன்களை JavaScriptக்கு கொண்டு வருகிறது, இது இணைய பயன்பாடுகளில் இயந்திர கற்றலை தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது. இது ஊடாடும் மற்றும் அறிவார்ந்த அனுபவங்களை உருவாக்குவதற்கான புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு