په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه
د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
د فیچر استخراج د عکس پیژندنې دندو لپاره پلي شوي د convolutional عصبي شبکې (CNN) پروسې کې یو مهم ګام دی. په CNNs کې، د ځانګړتیاوو استخراج پروسه د ان پټ انځورونو څخه د معنی وړ ځانګړتیاوو استخراج شامل دي ترڅو دقیق طبقه بندي اسانه کړي. دا پروسه اړینه ده ځکه چې د عکسونو خام پکسل ارزښتونه په مستقیم ډول د ډلبندۍ دندو لپاره مناسب ندي. لخوا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول
د عصبي شبکې ماډل محصول پرت کې د نرم میکس فعالیت فعالیت کارولو هدف څه دی؟
د عصبي شبکې ماډل د محصول پرت کې د سافټ میکس فعالیت فعالیت کارولو هدف دا دی چې د تیرو پرت محصولات په ډیری ټولګیو کې احتمالي توزیع ته واړوي. د فعالولو دا فعالیت په ځانګړي ډول د ډلبندۍ په کارونو کې ګټور دی چیرې چې هدف د څو ممکنه ممکنو څخه یو ته د انپټ ټاکل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
ولې د ماډل روزنې دمخه د پکسل ارزښتونو نورمال کولو ته اړتیا ده؟
د ماډل روزنې دمخه د پکسل ارزښتونو نورمال کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم ګام دی ، په ځانګړي توګه د TensorFlow په کارولو سره د عکس ډلبندۍ په شرایطو کې. پدې پروسه کې د عکس د پکسل ارزښتونه په معیاري حد کې بدلول شامل دي، معمولا د 0 او 1 یا -1 او 1 ترمنځ. نورمال کول د ډیری دلیلونو لپاره اړین دي،
د عصبي شبکې ماډل جوړښت څه دی چې د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره کارول کیږي؟
د عصبي شبکې ماډل چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره کارول کیږي ، په ځانګړي توګه د TensorFlow او TensorFlow.js په شرایطو کې ، معمولا د عصبي عصبي شبکې (CNN) جوړښت پراساس دی. CNNs د عکس ډلبندۍ په دندو کې خورا مؤثره ثابت شوي ځکه چې د دوی وړتیا لري چې په اتوماتيک ډول اړونده ځانګړتیاوې زده کړي او استخراج کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
د فیشن MNIST ډیټاسیټ څنګه د ډلبندۍ دنده کې مرسته کوي؟
د فیشن MNIST ډیټاسیټ د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ډلبندۍ دندې کې د پام وړ مرسته ده، په ځانګړې توګه د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د TensorFlow کارولو کې. دا ډیټاسیټ د دودیز MNIST ډیټاسیټ لپاره د بدیل په توګه کار کوي، کوم چې په لاس لیکل شوي عددونه لري. د فیشن MNIST ډیټاسیټ، له بلې خوا، د 60,000 خړ سکیل عکسونو څخه جوړ دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow.js څه شی دی او دا څنګه موږ ته اجازه راکوي چې د ماشین زده کړې موډلونه جوړ او وروزو؟
TensorFlow.js یو پیاوړی کتابتون دی چې پراختیا کونکو ته دا وړتیا ورکوي چې په مستقیم براوزر کې د ماشین زده کړې ماډلونه جوړ او وروزي. دا د TensorFlow وړتیاوې راوړي، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ، جاوا سکریپټ ته، په ویب غوښتنلیکونو کې د ماشین زده کړې بې ځایه ادغام ته اجازه ورکوي. دا د متقابل او هوښیار تجربو رامینځته کولو لپاره نوي امکانات خلاصوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه