د کنولوژونال عصبي شبکه (CNN) کې د کنولوشنونو هدف څه دی؟
Convolutional عصبي شبکو (CNNs) د کمپیوټر لید په ساحه کې انقلاب راوستی او د عکس پورې اړوند مختلف دندو لکه د عکس طبقه بندي ، د شیانو کشف ، او د عکس قطع کولو لپاره د تګ راتګ جوړښت ګرځیدلی. د CNNs په زړه کې د convolutions مفهوم پروت دی، کوم چې د ان پټ انځورونو څخه د معنی ځانګړتیاو په استخراج کې مهم رول لوبوي. موخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د پیټرچ سره کاونیت ته معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
ولې موږ اړتیا لرو چې عکسونه د شبکې له لارې تیرولو دمخه فلیټ کړو؟
د عصبي شبکې له لارې تیرولو دمخه د عکسونو فلیټ کول د عکس ډیټا دمخه پروسس کولو کې یو مهم ګام دی. پدې پروسه کې د دوه اړخیز عکس بدلول په یو ابعادي صف کې شامل دي. د عکسونو د فلیټ کولو لومړنی دلیل دا دی چې د ان پټ ډیټا په داسې شکل بدل کړي چې د عصبي لخوا په اسانۍ پوهیدل او پروسس کیدی شي.
د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) کې لومړني ګامونه کوم دي؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) د ژورې زده کړې یو ډول ماډل دی چې په پراخه کچه د کمپیوټر لید د مختلفو دندو لپاره کارول کیږي لکه د عکس طبقه بندي، د شیانو کشف، او د عکس قطع کول. د مطالعې پدې برخه کې، CNNs د عکسونو څخه د معنی وړ ب featuresو په اتوماتيک ډول زده کولو او استخراج کولو وړتیا له امله خورا مؤثره ثابت شوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, تحلیلي عصبي شبکې (CNN), د محیطي عصبي شبکو پیژندنه (CNN), د ازموینې بیاکتنه
تاسو څنګه کولی شئ د cv2 کتابتون په کارولو سره ژورې زده کړې کې عکسونه له سره اندازه کړئ؟
د انځورونو اندازه کول د ژورو زده کړو په دندو کې د پروسس کولو یو عام ګام دی، ځکه چې دا موږ ته اجازه راکوي چې د انځورونو ان پټ ابعاد معیاري کړو او د کمپیوټري پیچلتیا کمه کړو. د Python، TensorFlow، او Keras سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د cv2 کتابتون د انځورونو د بیا اندازې لپاره یوه اسانه او اغیزمنه لاره وړاندې کوي. په کارولو سره د عکسونو اندازه کولو لپاره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, د معلوماتو د, په خپل ډاټا کې بارول, د ازموینې بیاکتنه
څنګه د "ډیټا سیور متغیر" ماډل ته اجازه ورکوي چې د وړاندوینې موخو لپاره بهرني عکسونو ته لاسرسی ومومي او وکاروي؟
د "ډیټا سیور متغیر" د Python، TensorFlow، او Keras سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې د وړاندوینې موخو لپاره د بهرني عکسونو لاسرسي او کارولو لپاره د ماډل وړولو کې مهم رول لوبوي. دا د بهرنیو سرچینو څخه د عکسونو بارولو او پروسس کولو میکانیزم چمتو کوي، په دې توګه د ماډل وړتیاوې پراخوي او د وړاندوینې کولو اجازه ورکوي.
څنګه کولی شو د OpenCV په کارولو سره د سږو سکینونو 2D عکسونه له سره تنظیم کړو؟
د OpenCV په کارولو سره د سږو سکینونو 2D عکسونو له سره تنظیم کول څو مرحلې لري چې په پایتون کې پلي کیدی شي. OpenCV د عکس پروسس کولو او د کمپیوټر لید دندو لپاره یو پیاوړی کتابتون دی، او دا د انځورونو سمبالولو او بیا اندازه کولو لپاره مختلف فعالیتونه وړاندې کوي. د پیل کولو لپاره، تاسو اړتیا لرئ چې OpenCV نصب کړئ او په خپل Python کې اړین کتابتونونه وارد کړئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, لیدل, د ازموینې بیاکتنه
د Air Cognizer غوښتنلیک کې کارول شوي درې ماډلونه کوم وو، او د دوی اړوند اهداف څه وو؟
د Air Cognizer غوښتنلیک درې بیلابیل ماډلونه کاروي، هر یو د ماشین زده کړې تخنیکونو په کارولو سره د هوا کیفیت وړاندوینه کولو لپاره ځانګړي هدف ته خدمت کوي. دا ماډلونه د Convolutional Neural Network (CNN)، د اوږدې لنډې مودې حافظې (LSTM) شبکه، او Random Forest (RF) الګوریتم دي. د CNN ماډل په اصل کې د عکس پروسس کولو او د ځانګړتیاو استخراج مسولیت لري. دا دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د هوا کاګنایزر د ML سره د هوا کیفیت وړاندوینه کوي, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2