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
Kîjan algorîtma ji bo perwerdekirina modelan ji bo dîtina peyva sereke çêtirîn e?
Di warê îstîxbarata hunerî de, bi taybetî di warê modelên perwerdehiyê de ji bo şopandina peyva key, çend algorîtma têne hesibandin. Lêbelê, yek algorîtmayek ku ji bo vê peywirê bi taybetî xweş tê xuyang kirin Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) ye. CNN di gelek karên dîtina komputerê de, di nav de naskirina wêneyê, bi berfirehî hatine bikar anîn û serketî hatine îsbat kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
Amadekirina daneyên perwerdehiyê ji bo Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) çend gavên girîng digire da ku performansa modela çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bike. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê pir bandor li şiyana CNN-ê ya fêrbûn û gelemperîkirina qalibên bi bandor dike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku tê de têne vekolîn bikin
Çima girîng e ku meriv di qonaxên cihêreng de di dema perwerdekirina CNN de şeklê daneya têketinê bişopîne?
Çavdêriya şeklê daneyên têketinê di qonaxên cihêreng de di dema perwerdehiya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de ji ber çend sedeman pir girîng e. Ew dihêle ku em pê ewle bin ku dane rast têne hilanîn, di tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel de dibe alîkar, û di girtina biryarên agahdar de ji bo baştirkirina performansa torê dibe alîkar. Li
Meriv çawa dikare mezinahiya guncan ji bo qatên xêzkirî di CNN de diyar bike?
Di sêwirana modelek fêrbûna kûr a bi bandor de destnîşankirina mezinahiya guncaw ji bo qatên xêzikî di Tora Neuralî ya Hevbeş (CNN) de gavek girîng e. Mezinahiya qatên xêzikî, ku wekî qatên bi tevahî ve girêdayî an qatên qelş jî têne zanîn, rasterast bandorê li kapasîteya modelê dike ku hînbûna qalibên tevlihev û çêkirina pêşbîniyên rast bike. Di vê
Hûn mîmariya CNN-ê li PyTorch çawa pênase dikin?
Mîmariya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) li PyTorch behsa sêwirandin û birêkûpêkkirina pêkhateyên wê yên cihêreng, wek qatên hevgirtî, qatên hevgirtinê, qatên bi tevahî girêdayî, û fonksiyonên aktîfkirinê dike. Mîmarî destnîşan dike ka torê çawa pêvajoy dike û daneyên têketinê diguhezîne da ku encamên watedar hilberîne. Di vê bersivê de, em ê bi berfirehî pêşkêş bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Torgiloka neural a konvolution (CNN), Convnet Perwerde, Nirxandina îmtîhanê
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
Çima pêdivî ye ku em wêneyan berî ku wan di nav torê re derbas bikin, xêz bikin?
Rakirina wêneyan berî ku wan di nav tora neuralî de derbas bikin di pêş-pêvajoya daneyên wêneyê de gavek girîng e. Ev pêvajo bi veguhertina wêneyek du-alî vediguhezîne rêzek yek-alî. Sedema bingehîn a xêzkirina wêneyan ev e ku daneyên têketinê veguherînin formek ku ji hêla neuralî ve bi hêsanî were fêm kirin û pêvajo kirin.
Meriv çawa dikare hejmara taybetmendiyên di tora neuralî ya 3D de were hesibandin, li gorî pîvanên pêlên konvokî û hejmara kanalan?
Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, hesabkirina hejmara taybetmendiyan di tora neuralî ya 3D ya hevgirtî (CNN) de tê de nihêrîna pîvanên xêzên hevgirtî û hejmara kanalan pêk tîne. CNNek 3D bi gelemperî ji bo karên ku daneyên volumetricî, wek wênekêşiya bijîjkî, li ku derê ve girêdayî ye, tê bikar anîn
Dema ku mezinbûna beşa kûr a wêneyên 3D-ê ji nû ve mezinkirina axaftvan rastî çi zehmetiyan hat? Wan çawa ev dijwarî derbas kir?
Dema ku di çarçoveya îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr de bi wêneyên 3D re dixebitin, mezinkirina beşa kûrahiya wêneyan dikare hin zehmetiyan derxe holê. Di mijara pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de, ku torgilokek neuralî ya 3D ji bo analîzkirina CT-ya pişikê tê bikar anîn, mezinbûna daneyan pêdivî bi lênihêrîna baldar û hewce dike.