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
کوم الګوریتم د کلیدي کلمو د موندلو لپاره د ماډلونو روزلو لپاره غوره دی؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د کلیدي ټکي د موندلو لپاره د روزنې ماډلونو په ساحه کې، ډیری الګوریتمونه په پام کې نیول کیدی شي. په هرصورت، یو الګوریتم چې د دې دندې لپاره په ځانګړې توګه مناسب دی د Convolutional Neural Network (CNN) دی. CNNs په پراخه کچه کارول شوي او د کمپیوټر لید په مختلفو کارونو کې بریالي ثابت شوي، پشمول د عکس پیژندنه
موږ څنګه د CNN لپاره د روزنې معلومات چمتو کوو؟ هغه ګامونه تشریح کړئ چې پکې شامل دي.
د Convolutional Neural Network (CNN) لپاره د روزنې ډیټا چمتو کول د غوره ماډل فعالیت او دقیق وړاندوینو ډاډ ترلاسه کولو لپاره ډیری مهم ګامونه شامل دي. دا پروسه خورا مهمه ده ځکه چې د روزنې ډیټا کیفیت او مقدار د CNN وړتیا خورا اغیزمنه کوي ترڅو نمونې زده کړي او عمومي کړي. په دې ځواب کې، موږ به هغه ګامونه وپلټئ چې په کې شامل دي
ولې دا مهمه ده چې د CNN روزنې پرمهال په بیلابیلو مرحلو کې د ان پټ ډیټا شکل وڅارئ؟
د Convolutional Neural Network (CNN) د روزنې په جریان کې په مختلفو مرحلو کې د ان پټ ډیټا شکل څارنه د ډیری دلیلونو لپاره خورا مهم دی. دا موږ ته اجازه راکوي چې ډاډ ترلاسه کړو چې ډاټا په سمه توګه پروسس کیږي، د احتمالي مسلو په تشخیص کې مرسته کوي، او د شبکې فعالیت ښه کولو لپاره د باخبره پریکړو کولو کې مرسته کوي. په
تاسو څنګه کولی شئ په CNN کې د خطي پرتونو لپاره مناسب اندازه وټاکئ؟
په Convolutional Neural Network (CNN) کې د خطي پرتونو لپاره د مناسبې اندازې معلومول د ژورې زده کړې د اغیزمن ماډل ډیزاین کولو کې یو مهم ګام دی. د خطي پرتونو اندازه، چې په بشپړه توګه تړل شوي پرتونو یا ډنډ پرتونو په نوم هم پیژندل کیږي، په مستقیم ډول د ماډل ظرفیت باندې اغیزه کوي ترڅو پیچلې نمونې زده کړي او دقیق وړاندوینې وکړي. په دې کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د روزنې کاروان, د ازموینې بیاکتنه
تاسو په PyTorch کې د CNN جوړښت څنګه تعریف کوئ؟
په PyTorch کې د Convolutional Neural Network (CNN) جوړښت د هغې د مختلفو برخو ډیزاین او ترتیب ته اشاره کوي، لکه د قانع کونکي پرتونه، د پولینګ پرتونه، په بشپړه توګه تړل شوي پرتونه، او د فعالولو افعال. جوړښت ټاکي چې څنګه شبکه پروسس کوي او د ان پټ ډیټا بدلوي ترڅو معنی لرونکي محصول تولید کړي. په دې ځواب کې، موږ به په تفصیل سره وړاندې کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د روزنې کاروان, د ازموینې بیاکتنه
د CNN د روزنې پروسې کې د معلوماتو د بسته کولو ګټه څه ده؟
د Convolutional Neural Network (CNN) د روزنې پروسې کې د معلوماتو بسته بندي کول ډیری ګټې وړاندې کوي چې د ماډل ټول موثریت او اغیزمنتوب کې مرسته کوي. په بیچونو کې د ډیټا نمونو ګروپ کولو سره، موږ کولی شو د عصري هارډویر موازي پروسس کولو وړتیاوو څخه ګټه پورته کړو، د حافظې کارول غوره کړو، او د شبکې عمومي کولو وړتیا ته وده ورکړو. په دې کې
- 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.
څنګه کولای شو چی د 3D convolutional عصبي شبکه کې د ځانګړتیاوو شمیر محاسبه کړو، د کنوولوشن پیچونو ابعادو او د چینلونو شمیر په پام کې نیولو سره؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره ژورې زده کړې کې، د 3D کنولوشنال عصبي شبکې (CNN) کې د ځانګړتیاوو شمیر محاسبه کول د کنوولوشن پیچونو ابعادو او د چینلونو شمیر په پام کې نیولو سره شامل دي. A 3D CNN معمولا د دندو لپاره کارول کیږي چې حجمیتریک ډیټا پکې شامل وي ، لکه طبي عکس اخیستل ، چیرې چې
- 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 شبکې چلول, د ازموینې بیاکتنه
کله چې د 3D عکسونو د ژورې برخې اندازه کول سپیکر له کومو ستونزو سره مخ شو؟ دوی څنګه دا ننګونه بریالۍ کړه؟
کله چې د مصنوعي هوښیارتیا او ژورې زده کړې په شرایطو کې د 3D عکسونو سره کار کول ، د عکسونو ژورې برخې بیا تنظیم کول ممکن ځینې ستونزې وړاندې کړي. د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ په حالت کې ، چیرې چې د سږو CT سکینونو تحلیل کولو لپاره د 3D قانع کونکي عصبي شبکه کارول کیږي ، د ډیټا اندازه کول خورا احتیاط ته اړتیا لري او