Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
Max pooling di Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de operasyonek krîtîk e ku di derxistina taybetmendiyê û kêmkirina pîvanê de rolek girîng dilîze. Di çarçoweya peywirên dabeşkirina wêneyê de, berhevkirina max piştî qatên hevedudanî tê sepandin da ku nexşeyên taybetmendiyê dakêşin, ku di girtina taybetmendiyên girîng de digel kêmkirina tevliheviya hesabkirinê dibe alîkar. Armanca bingehîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Bikaranîna TensorFlow ji bo dabeşkirina wêneyên cilan
Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
Derxistina taybetmendiyê di pêvajoya tora neuralî ya tevlihev (CNN) de gavek girîng e ku ji bo peywirên naskirina wêneyê tê sepandin. Di CNN de, pêvajoya derxistina taybetmendiyê derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyên têketinê vedihewîne da ku dabeşkirina rastîn hêsantir bike. Ev pêvajo bingehîn e ji ber ku nirxên pixelên xav ên ji wêneyan rasterast ji bo karên dabeşkirinê ne maqûl in. Ji
Meriv çawa dikare Google Vision API bi rasthatî nas bike û nivîsê ji notên destan derxe?
Google Vision API amûrek hêzdar e ku îstîxbarata sûnî bikar tîne da ku nivîsê ji notên destnivîs bi rast nas bike û derxe. Ev pêvajo çend gavan vedihewîne, di nav de pêşdîtina wêneyê, derxistina taybetmendiyê, û naskirina nivîsê. Bi berhevkirina algorîtmayên fêrbûna makîneya pêşkeftî bi hejmareke mezin a daneya perwerdehiyê re, Google Vision API dikare bigihîje
Kanalên derketinê çi ne?
Kanalên derketinê hejmarek taybetmendî an qalibên bêhempa vedibêjin ku tora neuralî ya hevgirtî (CNN) dikare fêr bibe û ji wêneyek têketinê derxe. Di çarçoveya fêrbûna kûr a bi Python û PyTorch de, kanalên derketinê têgehek bingehîn in di perwerdehiya convnetan de. Fêmkirina kanalên derketinê ji bo sêwirandin û perwerdekirina bi bandor a CNN pir girîng e
Di karên dabeşkirinê de algorîtmayek giştî ya ji bo derxistina taybetmendiyê (pêvajoyek veguheztina daneyên xav li komek taybetmendiyên girîng ên ku ji hêla modelên pêşdîtinê ve têne bikar anîn) çi ye?
Derxistina taybetmendiyê di warê fêrbûna makîneyê de gavek girîng e, ji ber ku ew veguherandina daneyên xav li komek taybetmendiyên girîng ên ku ji hêla modelên pêşdîtinê ve têne bikar anîn vedihewîne. Di vê çarçoveyê de, dabeşkirin karekî taybetî ye ku armanc dike ku daneyan li çîn an kategoriyên pêşwext kategorîze bike. Yek algorîtmaya ku bi gelemperî ji bo taybetmendiyê tê bikar anîn
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikarin fêr bibin ku daneyên nû, nedîtî pêşbînîkirin an dabeşkirin. Sêwirana modelên pêşbînîkirî yên daneyên bêlabel çi vedihewîne?
Di fêrbûna makîneyê de sêwirana modelên pêşdîtinê ji bo daneya bê-labelkirî çend gavên bingehîn û ramanan vedihewîne. Daneyên ne-labelkirî daneyên ku xwedan etîket an kategoriyên mebestên pêşwext ne diyar e. Armanc ew e ku modelên ku dikarin li ser bingeha şêwaz û têkiliyên ku ji berdest hatine fêr kirin pêşbînî bikin an dabeş bikin daneyên nû, nedîtî.
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
Nêzîkatiya pêşniyarkirî ji bo pêşdibistanên danehevên mezin çi ye?
Pêş-pêvajoya danehevên mezin di pêşkeftina modelên fêrbûna kûr de gavek girîng e, nemaze di çarçoweya torên neuralî yên konvolutional 3D (CNN) de ji bo peywirên wekî tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de. Kalîte û karbidestiya pêşdibistanê dikare bandorek girîng li performansa modelê û serkeftina giştî ya
Armanca navînîkirina perçeyên di nav her perçeyê de çi bû?
Armanca navînîkirina perçeyên di nav her perçeyê de di çarçoweya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de û mezinbûna daneyan derxistina taybetmendiyên watedar ji daneyên volumetrikî û kêmkirina tevliheviya hesabkerî ya modelê ye. Ev pêvajo di zêdekirina performansa û karîgerîya kar de rolek girîng dilîze
- 1
- 2