Tora neuralî ya herî mezin a konvolutional ku hatî çêkirin çi ye?
Qada fêrbûna kûr, nemaze torên neuralî yên hevgirtî (CNN), di van salên dawî de bûye şahidê pêşkeftinên berbiçav, ku rê li ber pêşkeftina mîmariya tora neuralî ya mezin û tevlihev digire. Van torgilokan ji bo ku di naskirina wêneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û qadên din de karên dijwar bi rê ve bibin hatine çêkirin. Dema ku nîqaşkirina tora neuralî ya herî mezin a pevgirêdanê hatî afirandin, ew e
Feydeya berhevkirina daneyan di pêvajoya perwerdehiya CNN de çi ye?
Daneyên hevberdanê di pêvajoya perwerdehiyê ya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de gelek feydeyan pêşkêşî dike ku tevkarî û bandorkeriya modelê dike. Bi komkirina nimûneyên daneyê li koman, em dikarin kapasîteyên pêvajoyek paralel ên nermalava nûjen bikar bînin, karanîna bîranînê xweştir bikin, û şiyana giştîkirina torê zêde bikin. Di vê
Meriv çawa vektorên yek-germ dikare were bikar anîn da ku etîketên polê di CNN de temsîl bikin?
Vektorên yek-germ bi gelemperî têne bikar anîn da ku nîşaneyên polê di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de temsîl bikin. Di vê warê îstîxbarata hunerî de, CNN modelek fêrbûna kûr e ku bi taybetî ji bo karên dabeşkirina wêneyê hatî çêkirin. Ji bo ku fêm bikin ka vektorên yek-germ di CNN-an de çawa têne bikar anîn, divê em pêşî têgeha etîketên polê û nûnertiya wan fam bikin.
Çima girîng e ku berî perwerdekirina CNN-ê berhevoka daneya pêşîn were çêkirin?
Pêş-pêvajoya databasê berî perwerdekirina Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di warê îstîxbarata sûnî de pir girîng e. Bi pêkanîna teknîkên pêşdibistanê yên cihêreng, em dikarin kalîte û bandorkeriya modela CNN zêde bikin, ku rê li ber rastbûn û performansê veke. Ev ravekirina berfireh dê li sedemên ku çima pêş-pêvajoya databasê girîng e vedihewîne
Tebeqeyên hevgirtinê çawa di kêmkirina mezinahiya wêneyê de digel ku taybetmendiyên girîng diparêzin dibe alîkar?
Tebeqên hevgirtinê di kêmkirina mezinahiya wêneyan de di heman demê de ku taybetmendiyên girîng di Torên Neuralî yên Hevbeş (CNN) de digirin, rolek girîng dilîzin. Di çarçoweya fêrbûna kûr de, CNN îsbat kiriye ku di karên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina semantîk de pir bi bandor in. Qatên hevgirtinê hêmanek yekbûyî ya CNN-ê ne û beşdar dibin
Armanca konvoksiyonên di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de çi ye?
Tora neuralî ya hevgirtî (CNN) di warê dîtina komputerê de şoreşek çêkiriye û ji bo karên cihêreng ên girêdayî wêneyê yên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina wêneyê bûne mîmarî. Di dilê CNN-an de têgeha konvobûnê heye, ku di derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyên têketinê de rolek girîng dileyze. Armanca