கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) கன்வல்யூஷன்களின் நோக்கம் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) கணினி பார்வை துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன மற்றும் பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படத்தைப் பிரித்தல் போன்ற பல்வேறு படங்கள் தொடர்பான பணிகளுக்கான கட்டமைப்பாக மாறியுள்ளன. CNN களின் இதயத்தில் உள்ளீடு படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் சுருள்களின் கருத்து உள்ளது. நோக்கம் என்னவாயின்
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
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
பூலிங் கருத்து மற்றும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் அதன் பங்கை விளக்குங்கள்.
துல்லியமான வகைப்பாட்டிற்குத் தேவையான முக்கியமான தகவல்களைத் தக்கவைத்துக்கொண்டு, அம்ச வரைபடங்களின் இடப் பரிமாணங்களைக் குறைப்பதில் முக்கியப் பங்கு வகிக்கும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (CNNs) பூலிங் என்பது ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும். இந்த சூழலில், பூலிங் என்பது உள்ளூர் அம்சங்களை ஒரு பிரதிநிதி மதிப்பாக சுருக்கி உள்ளீட்டுத் தரவைக் குறைக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. இது
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வடிகட்டுவதன் நோக்கம் என்ன?
உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க உதவுவதன் மூலம், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) வடிகட்டுதல் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. CNN இல் வடிகட்டுவதன் நோக்கம், தரவுக்குள் உள்ள முக்கியமான வடிவங்கள் அல்லது கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிந்து வலியுறுத்துவதாகும், பின்னர் அவை பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படம் போன்ற பல்வேறு பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.