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 ګوګل ویژن API څنګه کولی شي د لاس لیکل شوي نوټونو څخه متن په سمه توګه پیژني او استخراج کړي؟
د ګوګل ویژن API یوه پیاوړې وسیله ده چې د لاسي لیکل شوي نوټونو څخه متن په دقت سره پیژندلو او استخراج لپاره مصنوعي استخبارات کاروي. پدې پروسه کې ډیری مرحلې شاملې دي، پشمول د عکس پری پروسس کول، د فیچر استخراج، او د متن پیژندنه. د ډیری روزنې ډیټا سره د پرمختللي ماشین زده کړې الګوریتمونو په یوځای کولو سره ، د ګوګل ویژن API د دې وړتیا لري چې ترلاسه کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, په لیدو معلوماتو کې د متن درک کول, د لاس لیکلو څخه د متن کشف او استخراج کول, د ازموینې بیاکتنه
د تولید چینلونه څه دي؟
د محصول چینلونه د ځانګړو ځانګړتیاو یا نمونو شمیر ته اشاره کوي چې د عصبي عصبي شبکه (CNN) کولی شي د ان پټ عکس څخه زده کړي او استخراج کړي. د Python او PyTorch سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د محصول چینلونه د روزنې په غونډو کې یو بنسټیز مفهوم دی. د محصول چینلونو پوهیدل د CNN مؤثره ډیزاین او روزنې لپاره خورا مهم دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د روزنې کاروان
د ځانګړتیاوو استخراج لپاره عمومي الګوریتم څه شی دی (د مهمو ځانګړتیاوو په سیټ کې د خام ډیټا بدلولو پروسه چې د وړاندوینې ماډلونو لخوا کارول کیدی شي) د طبقه بندي کارونو کې؟
د فیچر استخراج د ماشین زده کړې په برخه کې یو مهم ګام دی، ځکه چې پدې کې د خام ډیټا بدلول د مهمو ځانګړتیاوو په یوه سیټ کې شامل دي چې د وړاندوینې ماډلونو لخوا کارول کیدی شي. په دې شرایطو کې، طبقه بندي یو ځانګړی دنده ده چې موخه یې د معلوماتو طبقه بندي کول په مخکینیو ټولګیو یا کټګوریو کې دي. یو عام الګوریتم د ځانګړتیا لپاره کارول کیږي
د ماشین زده کړې الګوریتمونه کولی شي د نوي ، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې یا طبقه بندي زده کړي. د غیر لیبل شوي ډیټا وړاندوینې ماډلونو ډیزاین څه شی پکې شامل دي؟
د ماشین زده کړې کې د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین ډیری کلیدي مرحلې او ملاحظات پکې شامل دي. بې لیبل شوي ډیټا هغه معلوماتو ته اشاره کوي چې دمخه ټاکل شوي هدف لیبلونه یا کټګورۍ نلري. هدف د ماډلونو رامینځته کول دي چې کولی شي د موجوده څخه زده شوي نمونو او اړیکو پراساس نوي ، نه لیدل شوي ډاټا په سمه توګه وړاندوینه یا طبقه بندي کړي.
د حوض کولو پرتونه څنګه د عکس ابعاد کمولو کې مرسته کوي پداسې حال کې چې مهم ځانګړتیاوې ساتي؟
د حوض کولو پرتونه د عکسونو ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي پداسې حال کې چې په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې مهم ځانګړتیاوې ساتي. د ژورې زده کړې په شرایطو کې، CNNs په دندو کې خورا اغیزمن ثابت شوي لکه د عکس طبقه بندي، د اعتراض کشف، او سیمانټیک قطع کول. د پولینګ پرتونه د CNNs یوه لازمي برخه ده او مرسته کوي
- 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
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
د لوی ډیټاسیټونو دمخه پروسس کولو لپاره وړاندیز شوې تګلاره څه ده؟
د لوی ډیټاسیټونو دمخه پروسس کول د ژورې زده کړې ماډلونو پراختیا کې یو مهم ګام دی ، په ځانګړي توګه د دندو لپاره د 3D قانع کونکي عصبي شبکو (CNNs) په شرایطو کې لکه د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف کول. د پری پروسس کولو کیفیت او موثریت کولی شي د پام وړ د ماډل فعالیت او عمومي بریا اغیزه وکړي.
د هرې برخې په مینځ کې د سلیزو د اوسط کولو هدف څه و؟
د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ او د معلوماتو له سره تنظیم کولو په شرایطو کې په هره برخه کې د سلائسو اوسط کولو هدف د حجمیتریک ډیټا څخه معنی لرونکي ب featuresې استخراج کول او د ماډل کمپیوټري پیچلتیا کمول دي. دا پروسه د فعالیت او موثریت په لوړولو کې مهم رول لوبوي
- 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, د ارقامو بیا رغونه, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2