Hin mînakên fêrbûna nîv-serperiştiyê çi ne?
Fêrbûna nîv-çavdêrî paradîgmayek fêrbûna makîneyê ye ku dikeve navbera fêrbûna bi çavdêrî (ku hemî dane lê têne nîşankirin) û fêrbûna neçavdêrî (ku data lê nayê binav kirin). Di fêrbûna nîv-çavdêrî de, algorîtm ji berhevokek piçûkek daneya nîşankirî û hejmareke mezin a daneya bê nîşankirî fêr dibe. Ev nêzîkatî bi taybetî di dema wergirtinê de bikêr e
Agahdariya pirgoşeya sînorkirî çawa dikare ji bilî taybetmendiya tespîtkirina nîşanê were bikar anîn?
Agahdariya polîgona sînor a ku ji hêla Google Vision API ve hatî peyda kirin ji bilî taybetmendiya vedîtina nîgarê dikare bi awayên cihêreng were bikar anîn da ku têgihiştin û analîzkirina wêneyan zêde bike. Ev agahdarî, ku ji koordînatên berikên pirgoşeya sînordar pêk tê, têgihiştinên hêja pêşkêşî dike ku dikare ji bo mebestên cihêreng were bikar anîn.
Çima ji torên neuralî yên kûr re kûr tê gotin?
Ji şebekeyên neuralî yên kûr re ji ber hejmara girêkan, ji ber gelek qatên wan "kûr" tê gotin. Peyva "kûr" tê wateya kûrahiya torê, ku ji hêla hejmara qatên wê ve tê destnîşankirin. Her qatek ji komek girêkan pêk tê, ku wekî neuron jî têne zanîn, ku li ser têketinê hesaban dikin
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.
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.
Em dikarin performansa modela CNN-ê di naskirina kûçikan li hember pisîkan de çawa binirxînin, û di vê çarçoveyê de rastiyek ji% 85 çi nîşan dide?
Ji bo nirxandina performansa modelek Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di nasîna kûçikan li hember pisîkan de, dikare çend metrîk were bikar anîn. Yek metrîka hevpar rastbûn e, ku rêjeya wêneyên bi rêkûpêk hatine veqetandin ji tevahiya hejmara wêneyên hatine nirxandin dipîve. Di vê çarçoveyê de, rastbûna 85% nîşan dide ku modela rast hatiye naskirin
Parçeyên sereke yên modela tora neuralî ya hevgirtî (CNN) çi ne ku di karên dabeşkirina wêneyê de têne bikar anîn?
Tora neuralî ya hevgirtî (CNN) celebek modela fêrbûna kûr e ku bi berfirehî ji bo karên dabeşkirina wêneyan tê bikar anîn. CNN di analîzkirina daneyên dîtbar de pir bi bandor hatine îsbat kirin û di karên cûrbecûr dîtina komputerê de performansa herî pêşkeftî bi dest xistine. Beşên sereke yên modela CNN-ê ku di karên dabeşkirina wêneyê de têne bikar anîn ev in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Bikaranîna torgiloka neural a konvulsiyon ji bo naskirina kûçikan vs pisîkan, Bikaranîna torê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca dîtbarîkirina wêneyan û dabeşkirina wan di çarçeweya nasîna kûçikan li hember pisîkan de bi karanîna tora neuralî ya hevgirtî çi ye?
Dîtina wêneyan û dabeşkirina wan di çarçoweya naskirina kûçikan li hember pisîkan de bi karanîna tora neuralî ya pevgirêdayî çend armancên girîng re xizmet dike. Ev pêvajo ne tenê di têgihiştina xebata hundurîn a torê de dibe alîkar, lê di heman demê de di nirxandina performansa wê, tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel û bidestxistina têgihiştinên li ser nûnerên fêrbûyî de jî dibe alîkar. Yek ji
Girîngiya rêjeya fêrbûnê di çarçoweya perwerdekirina CNN-ê de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan çi ye?
Rêjeya fêrbûnê di perwerdekirina Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de rolek girîng dilîze da ku kûçikan li hember pisîkan nas bike. Di çarçoweya fêrbûna kûr a bi TensorFlow de, rêjeya fêrbûnê mezinahiya gavê ya ku model di pêvajoya xweşbîniyê de pîvanên xwe rast dike diyar dike. Ew hîperparameterek e ku pêdivî ye ku bi baldarî were hilbijartin
Mezinahiya qata têketinê di CNN-ê de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan çawa tê destnîşankirin?
Mezinahiya tebeqeya têketinê di Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan ji hêla mezinahiya wêneyên ku wekî têketina torê têne bikar anîn tê destnîşankirin. Ji bo ku hûn fêm bikin ka mezinahiya qata têketinê çawa tê pênase kirin, girîng e ku meriv têgihiştinek bingehîn a avahî û fonksiyonê hebe.