Lekolînwanan di veguheztina metnên serdema navîn de li ser kîjan celeb modela fêrbûna makîneyê rûniştin, û çima ew ji bo vê peywirê xweş e?
Lekolînwan li ser modela fêrbûna makîneyê ya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) rûniştin ji bo peywira xwe ya dabeşkirina pir-çîniyî di veguheztina metnên navîn de. Ev hilbijartin ji ber çend sedeman ji bo peywirê xweş bû. Ya yekem, CNN îspat kiriye ku di karên naskirina wêneyê de pir bi bandor in, ku ji bo veguheztina metnên serdema navîn re têkildar e ji ber ku ew pir caran tê de hene.
Çima em hewceyê torên neuralî yên pevgirêdayî (CNN) ne ku di naskirina wêneyê de senaryoyên tevlihevtir bi rê ve bibin?
Tora Neuralî ya Tevlihevî (CNN) ji ber şiyana wan a birêvebirina senaryoyên tevlihevtir di naskirina wêneyê de wekî amûrek bihêz derketiye. Di vî warî de, CNN-ê di awayê ku em nêzikî peywirên analîzkirina wêneyê dibin bi karanîna sêwirana xweya mîmarî û teknîkên perwerdehiyê yên bêhempa ve şoreş kirin. Ji bo ku fêm bikin ka çima CNN di birêvebirina tevlihev de girîng in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Destpêka TensorFlow, Vîzyona bingehîn a computer bi ML re, Nirxandina îmtîhanê
blokên avakirina bingehîn ên tora neuralî ya konvokî çi ne?
Tora neuralî ya konvolutional (CNN) celebek tora neuralî ya çêkirî ye ku bi berfirehî di warê dîtina komputerê de tê bikar anîn. Ew bi taybetî ji bo pêvajoyê û analîzkirina daneyên dîtbarî, wekî wêne û vîdyoyan, hatî çêkirin. CNN di karên cihêreng de, di nav de dabeşkirina wêneyê, tespîtkirina tiştan, û dabeşkirina wêneyê, pir serfiraz bûne. Ya bingehîn
Çima têgihîştina qatên navîn ên torgilokek neuralî ya hevgirtî girîng e?
Fêmkirina qatên navîn ên torgilokek neuralî (CNN) di warê îstîxbarata artificial (AI) û fêrbûna makîneyê de pir girîng e. CNN ji ber kapasîteya wan a fêrbûna nûneratiyên hiyerarşîk ji daneyên xav, qadên cihêreng ên mîna dîtina komputerê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û naskirina axaftinê şoreş kirin. Qatên navîn ên a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de Pisporbûn, Bi Lucid re tevnavên nevralî yên konvolûsyon xuyang kirin, Nirxandina îmtîhanê