Rola qata bi tevahî girêdayî di CNN de çi ye?
Tebeqeya bi tevahî ve girêdayî, ku wekî tebeqeya dagirtî jî tê zanîn, di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de rolek girîng dilîze û pêkhateyek bingehîn a mîmariya torê ye. Armanca wê ew e ku bi girêdana her neuronê ji qata berê bi her neuronek bi tevahî ve di daneyên têketinê de qalib û têkiliyên gerdûnî bigire.
Em çawa daneyan ji bo perwerdekirina modelek CNN amade dikin?
Ji bo amadekirina daneyan ji bo perwerdekirina modelek Tora Neuralî ya Convolutional (CNN), pêdivî ye ku çend gavên girîng werin şopandin. Van gavan berhevkirina daneyan, pêşdibistanê, zêdekirin û dabeşkirinê vedihewîne. Bi pêkanîna van gavan bi baldarî, em dikarin pê ewle bibin ku dane di formek guncan de ne û têra cihêrengiyê heye ku modelek CNN-a bihêz perwerde bike. Ew
Di perwerdekirina CNN-an de armanca paşveşandinê çi ye?
Paşpropagasyon di perwerdekirina Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de rolek girîng peyda dike û rê dide ku torê li gorî xeletiya ku di dema derbasbûna pêş de çêdike fêr bibe û parametreyên xwe nûve bike. Armanca belavbûna paşde ew e ku bi karîgerî gradientên parametreyên torê li gorî fonksiyonek windabûnê ya diyar hesab bike, ku destûrê dide
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Torgilokên neural ên konvolucional (CNN), Destpêka tevnên neuralî yên konvulsiyon (CNN), Nirxandina îmtîhanê
Kombûn çawa di kêmkirina mezinahiya nexşeyên taybetmendiyê de dibe alîkar?
Pooling teknîkek e ku bi gelemperî di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de tê bikar anîn da ku pîvana nexşeyên taybetmendiyê kêm bike. Ew di derxistina taybetmendiyên girîng ji daneyên têketinê û başkirina kargêriya torê de rolek girîng dilîze. Di vê ravekirinê de, em ê li hûrguliyên ka çawa hevgirtinê di kêmkirina pîvanê de dibe alîkar
Di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de gavên bingehîn çi ne?
Torên Neuralî yên Tevlihevî (CNN) celebek modela fêrbûna kûr in ku bi berfirehî ji bo karên dîtbariya komputerê yên cihêreng ên wekî dabeşkirina wêneyê, tespîtkirina tiştan, û dabeşkirina wêneyê têne bikar anîn. Di vê qada lêkolînê de, CNN ji ber kapasîteya wan a bixweber fêrbûn û derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyan pir bi bandor îsbat kiriye.
Armanca karanîna pirtûkxaneya "pickle" di fêrbûna kûr de çi ye û hûn çawa dikarin daneyên perwerdehiyê bi karanîna wê hilînin û bar bikin?
Pirtûkxaneya "pickle" ya li Python amûrek hêzdar e ku destûrê dide serialîzekirin û deserialîzekirina tiştên Python. Di çarçoweya fêrbûna kûr de, pirtûkxaneya "pickle" dikare were bikar anîn da ku daneyên perwerdehiyê hilîne û bar bike, ji bo hilanîn û wergirtina daneyên mezin rêyek bikêr û hêsan peyda dike. Armanca bingehîn a bikaranîna
Meriv çawa dikare daneyên perwerdehiyê bişewitîne da ku rê li ber fêrbûna modelên li ser bingeha fermana nimûneyê bigire?
Ji bo pêşîlêgirtina modelek fêrbûna kûr ji fêrbûna şêwazên li ser bingeha rêza nimûneyên perwerdehiyê, pêdivî ye ku meriv daneyên perwerdehiyê bişewitîne. Tevlihevkirina daneyan piştrast dike ku modêl bi nezanî fêrî neyartî an girêdayîbûna bi rêza ku nimûne têne pêşkêş kirin fêr nabe. Di vê bersivê de, em ê cûrbecûr lêkolîn bikin
Çima girîng e ku di fêrbûna kûr de berhevoka daneya perwerdehiyê were balans kirin?
Di fêrbûna kûr de ji ber çend sedeman hevsengkirina daneya perwerdehiyê pir girîng e. Ew piştrast dike ku model li ser nimûneyek nûner û cihêreng tê perwerde kirin, ku rê li ber giştîkirina çêtir û performansa çêtir li ser daneyên nedîtî vedike. Di vê qadê de, kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê rolek girîng dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Jimare, Di daneyên xwe de barkirin, Nirxandina îmtîhanê
Hûn dikarin di fêrbûna kûr de bi karanîna pirtûkxaneya cv2 re mezinahiya wêneyan biguherînin?
Mezinbûna wêneyan di karên fêrbûna kûr de gavek pêş-pêvajoya hevpar e, ji ber ku ew dihêle ku em pîvanên têketina wêneyan standard bikin û tevliheviya hesabkirinê kêm bikin. Di çarçoveya fêrbûna kûr de bi Python, TensorFlow, û Keras re, pirtûkxaneya cv2 ji bo mezinbûna wêneyan rêyek hêsan û bikêr peyda dike. Ji bo mezinbûna wêneyan bi kar tînin
Pirtûkxaneyên pêwîst ji bo barkirin û pêşdibistanên daneyan di fêrbûna kûr de bi karanîna Python, TensorFlow, û Keras çi ne?
Ji bo ku di fêrbûna kûr de bi karanîna Python, TensorFlow, û Keras daneyan barkirin û pêşdebirin, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku dikarin pêvajoyê pir hêsan bikin. Van pirtûkxane fonksiyonên cihêreng ên ji bo barkirina daneyê, pêş-processing, û manîpulasyonê peyda dikin, rê dide lêkolîner û bijîjkan ku daneyên xwe ji bo karên fêrbûna kûr bi bandor amade bikin. Yek ji pirtûkxaneyên bingehîn ji bo daneyan