မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
- 1. အတိအကျ Deep Learning ဆိုတာဘာလဲ။
- 2. Deep Learning သည် Machine Learning နှင့် မည်သည့်အရာက ကွာခြားသနည်း။
- 3. အာရုံကြောကွန်ရက်များအကြောင်း လက်ရှိနားလည်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- 4. Perceptron အတိအကျဆိုတာဘာလဲ။
- 5. အတိအကျနက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုတာဘာလဲ။
- 6. Multilayer Perceptron (MLP) ဆိုတာ ဘာလဲ ။
- 7. အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်သနည်း။
- 8. Gradient ဆင်းသက်ခြင်း အတိအကျကား အဘယ်နည်း။
- 9. ကုန်ကျစရိတ် လုပ်ဆောင်ချက်က ဘာလဲ ။
- 10. နက်နဲသောကွန်ရက်များသည် ရေတိမ်ပိုင်းများကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
- 11. ရှေ့သို့ ပြန့်ပွားမှုကို ဖော်ပြပါ။
- 12. နောက်ကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- 13. နက်နဲသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ gradient clipping ကို သင်မည်သို့နားလည်နိုင်သနည်း။
- 14. Softmax နှင့် ReLU လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်နည်း။
- 15. neural network model ကို 0 တွင် သတ်မှတ်ထားသော အလေးများအားလုံးဖြင့် လေ့ကျင့်နိုင်ပါသလား။
- ၁၆။ တစ်သုတ်နှင့် ထပ်ကာထပ်ကာနှင့် ခေတ်တစ်ခုအား အဘယ်အရာ ခွဲခြားသနည်း။
- 17. Batch Normalization နှင့် ကျောင်းထွက်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
- 18. Batch Gradient မှ Stochastic Gradient ဆင်းသက်ခြင်းကို အဘယ်အရာက ခွဲခြားသနည်း။
- 19. အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် လိုင်းမဟုတ်သော မျဉ်းကြောင်းများကို ထည့်သွင်းရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
- 20. နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် tensor ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- 21. နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံအတွက် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်မည်သို့ရွေးချယ်မည်နည်း။
- 22. CNN က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
- ၂၃။ CNN အလွှာများစွာသည် အဘယ်နည်း။
- 24. အလွန်အကျွံ နှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်း၏ ဆိုးကျိုးများကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရှောင်ရှားနိုင်မည်နည်း။
- 25. နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် RNN ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- 26. Adam Optimizer ကိုဖော်ပြပါ။
- 27. Deep autoencoders- ၎င်းတို့သည် အဘယ်နည်း။
- ၂၈။ Tensorflow တွင် Tensor ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- ၂၉။ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်တစ်ခု၏ ရှင်းလင်းချက်
- 30. Generative adversarial networks (GANs) - အဲဒါတွေက ဘာတွေလဲ။
- ၃၁။ ဗိသုကာလက်ရာကို သင်ဒီဇိုင်းဆွဲသည့်အခါ အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် ထည့်သွင်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် ဝှက်ထားသော အလွှာအရေအတွက်ကို သင်မည်သို့ရွေးချယ်မည်နည်း။
- ၃၂။ နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှုဖြင့် မည်သို့သော အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားများကို အသုံးပြုသနည်း။
- ကောက်ချက်
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် အသစ်စက်စက် စိတ်ကူးမဟုတ်ပါ။ အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်များသည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းဟု သိကြသည့် စက်သင်ယူမှုအပိုင်း၏ တစ်ခုတည်းသော အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။
Deep learning သည် လူ့ဦးနှောက်ကို တုပရန် ဖန်တီးထားသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့ပင် လူ့ဦးနှောက်ကို အတုခိုးပါသည်။
ဒီလိုဖြစ်နေတာကြာပြီ။ ယနေ့ခေတ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ယခုလုပ်ဆောင်နေသကဲ့သို့ ကျွန်ုပ်တို့တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း သို့မဟုတ် ဒေတာများစွာမရှိသောကြောင့် လူတိုင်းက ၎င်းအကြောင်းကို ပြောဆိုနေကြပါသည်။
လွန်ခဲ့သည့် နှစ် 20 အတွင်း၊ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့သည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း သိသိသာသာ မြင့်တက်လာခြင်းကြောင့် ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။
သင့်စိတ်ကူးထဲက အလုပ်ရှာတဲ့အခါ ကြုံတွေ့ရနိုင်တဲ့ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုတွေအတွက် ပြင်ဆင်ရာမှာ ကူညီပေးဖို့၊ ဒီပို့စ်က ရိုးရှင်းပြီး ရှုပ်ထွေးတဲ့ နက်နဲတဲ့ သင်ယူမှုအင်တာဗျူးမေးခွန်းများစွာကို လမ်းညွှန်ပေးပါလိမ့်မယ်။
1. အတိအကျ Deep Learning ဆိုတာဘာလဲ။
သင်တစ်ဦးတက်တယ်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု အင်တာဗျူး၊ သင် နက်နဲသော သင်ယူမှုဟူသည် သံသယဖြစ်ဖွယ် နားလည်သည်။ သို့သော် အင်တာဗျူးသူသည် ဤမေးခွန်းအတွက် တုံ့ပြန်မှုတွင် ပုံဥပမာနှင့်အတူ အသေးစိတ် တုံ့ပြန်ချက်ကို ပေးဆောင်ရန် သင့်အား မျှော်လင့်ပါသည်။
လေ့ကျင့်နိုင်ရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူမှုအတွက်၊ ဖွဲ့စည်းမှု သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းမှုမဲ့ဒေတာ အများအပြားကို အသုံးပြုရပါမည်။ လျှို့ဝှက်ပုံစံများနှင့် ဝိသေသလက္ခဏာများကို ရှာဖွေရန်၊ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ (ဥပမာ၊ ကြောင်ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် ခွေးရုပ်ပုံတို့ကို ခွဲခြားခြင်း)။
2. Deep Learning သည် Machine Learning နှင့် မည်သည့်အရာက ကွာခြားသနည်း။
စက်သင်ယူခြင်းဟုလူသိများသော အတုဉာဏ်ရည်၏ဌာနခွဲတစ်ခုအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွန်ပျူတာများကို အချိန်နှင့်အမျှ ပိုကောင်းလာစေရန် ဒေတာနှင့် ကိန်းဂဏန်းနှင့် အယ်လဂိုရစ်သမ်နည်းပညာများကို အသုံးပြုလေ့ကျင့်ပေးပါသည်။
အသွင်အပြင်တစ်ခုအနေဖြင့် စက်သင်ယူမှုနက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် လူ့ဦးနှောက်တွင် မြင်တွေ့ရသည့် အာရုံကြောကွန်ရက် တည်ဆောက်မှုကို တုပသည်။
3. အာရုံကြောကွန်ရက်များအကြောင်း လက်ရှိနားလည်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်များဟု လူသိများသော အတုစနစ်များသည် လူ့ခန္ဓာကိုယ်တွင် တွေ့ရှိရသည့် အော်ဂဲနစ် အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ဆင်တူသည်။
ဘယ်လိုပုံစံနဲ့ ဆင်တူတဲ့ နည်းပညာကို သုံးလဲ။ လူ့ဦးနှောက်ကို လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် ဒေတာအပိုင်းတစ်ခုအတွင်း အရင်းခံဆက်စပ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် ရည်ရွယ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ စုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤစနစ်များသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာအလိုက် စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာခြင်းထက် ဒေတာအတွဲများနှင့် နမူနာများစွာကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် အလုပ်-သတ်သတ်မှတ်မှတ် အသိပညာကို ရရှိပါသည်။
အိုင်ဒီယာမှာ ဤဒေတာအတွဲများကို ကြိုတင်ပရိုဂရမ်ထား၍ နားလည်ရမည့်အစား၊ စနစ်သည် ၎င်းအား ကျွေးသည့်ဒေတာနှင့် လက္ခဏာများကို ခွဲခြားသိမြင်လာခြင်းဖြစ်သည်။
Neural Networks တွင် အသုံးအများဆုံး ကွန်ရက်အလွှာ သုံးခုမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။
- ထည့်သွင်းလွှာ
- ဝှက်ထားသော အလွှာ
- အထွက်အလွှာ
4. Perceptron အတိအကျဆိုတာဘာလဲ။
လူ့ဦးနှောက်တွင်တွေ့ရသော ဇီဝနျူရွန်သည် perceptron နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ များပြားလှသော သွင်းအားစုများကို perceptron မှ လက်ခံရရှိသည်၊ ထို့နောက် များပြားလှသော အသွင်ကူးပြောင်းမှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ပြီး အထွက်ကို ထုတ်ပေးပါသည်။
perceptron ဟုခေါ်သော linear model ကို binary classification တွင်အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် မတူညီသောအလေးချိန်တစ်ခုစီဖြင့် သွင်းအားစုအမျိုးမျိုးဖြင့် နျူရွန်တစ်ခုကို တုပသည်။
နျူရွန်သည် ဤအလေးချိန်ရှိသော ထည့်သွင်းမှုများကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုကို တွက်ချက်ပြီး ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးသည်။
5. အတိအကျနက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုတာဘာလဲ။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်သည် အဝင်အထွက်နှင့် အထွက်အလွှာများ (DNN) အကြား အလွှာများစွာပါရှိသော အာရုံကြောအတု (ANN) အတုဖြစ်သည်။
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် နက်ရှိုင်းသောဗိသုကာအာရုံကြောကွန်ရက်များဖြစ်သည်။ "နက်နဲသော" ဟူသော စကားလုံးသည် အလွှာတစ်ခုတည်းရှိ အဆင့်များနှင့် ယူနစ်များစွာရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသောပုံစံများကိုဖမ်းယူရန် ပိုကြီးသောအလွှာများကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိကျသောမော်ဒယ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
6. Multilayer Perceptron (MLP) ဆိုတာ ဘာလဲ ။
အဝင်၊ ဝှက်ထားသော၊ နှင့် အထွက်အလွှာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင်ကဲ့သို့ MLP များတွင် ရှိနေသည်။ ၎င်းကို လျှို့ဝှက်အလွှာတစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အလွှာတစ်ခုရှိ perceptron တစ်ခုနှင့် အလားတူတည်ဆောက်ထားသည်။
perceptron တစ်ခုတည်း အလွှာတစ်ခု၏ binary output သည် linear ခွဲခြားနိုင်သော classes (0,1) ကိုသာ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်ပြီး MLP သည် nonlinear class များကို အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။
7. အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်သနည်း။
နိုးကြားမှုလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုသည် နျူရွန်တစ်ခုအား အခြေခံအကျဆုံးအဆင့်တွင် စတင်လုပ်ဆောင်သင့်သည် ရှိ/မရှိကို ဆုံးဖြတ်သည်။ မည်သည့် activation function မဆို inputs ၏ အလေးချိန်ပေါင်းလဒ်နှင့် input အဖြစ် လက်ခံနိုင်သည်။ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် အဆင့်လုပ်ဆောင်ချက်၊ Sigmoid၊ ReLU၊ Tanh နှင့် Softmax တို့ ပါဝင်သည်။
8. Gradient ဆင်းသက်ခြင်း အတိအကျကား အဘယ်နည်း။
ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်ချက် သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းကို လျှော့ချရန်အတွက် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ gradient ဆင်းသက်ခြင်း ဖြစ်သည်။ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု၏ ဒေသတွင်း-ကမ္ဘာ့အသေးစားကို ရှာဖွေခြင်းသည် ပန်းတိုင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမှားအယွင်းအနည်းဆုံးဖြစ်အောင် မော်ဒယ်လိုက်နာရမည့်လမ်းကြောင်းကို သတ်မှတ်ပေးသည်။
9. ကုန်ကျစရိတ် လုပ်ဆောင်ချက်က ဘာလဲ ။
ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်ချက်သည် သင့်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တခါတရံ "ဆုံးရှုံးမှု" သို့မဟုတ် "အမှား" ဟုခေါ်သည်။ backpropagation အတွင်း၊ output layer ၏ error ကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို အာရုံကြောကွန်ရက်မှတစ်ဆင့် ပြန်လည်တွန်းလှန်ခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုလုပ်ဆောင်ရန် ထိုမမှန်ကန်မှုကို အသုံးချသည်။
10. နက်နဲသောကွန်ရက်များသည် ရေတိမ်ပိုင်းများကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
ဝှက်ထားသော အလွှာများကို အဝင်နှင့် အထွက်အလွှာများအပြင် အာရုံကြောကွန်ရက်များသို့ ပေါင်းထည့်သည်။ အဝင်နှင့်အထွက်အလွှာများကြားတွင်၊ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် လျှို့ဝှက်အလွှာတစ်ခုတည်းကို အသုံးပြုကြပြီး၊ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် အဆင့်များစွာကို အသုံးပြုသည်။
ရေတိမ်ကွန်ရက်တစ်ခုသည် မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်နှင့်မဆို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်အတွက် ဘောင်များစွာ လိုအပ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောကွန်ရက်များသည် အလွှာများစွာပါ၀င်သောကြောင့် ကန့်သတ်ဘောင်အနည်းငယ်ဖြင့်ပင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လိုက်ဖက်နိုင်ပါသည်။
စကားပြောခြင်း သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းအတွက်ဖြစ်စေ ဒေတာပုံစံထုတ်ခြင်းမျိုးနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ၎င်းတို့၏ ဘက်စုံစွမ်းပကားကြောင့် နက်ရှိုင်းသောကွန်ရက်များကို ယခုအခါ ပိုမိုနှစ်သက်လာကြသည်။
11. ရှေ့သို့ ပြန့်ပွားမှုကို ဖော်ပြပါ။
ထပ်ဆင့်ပြန့်ပွားခြင်းဟု ခေါ်သော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုတွင် မြှုပ်နှံထားသော အလွှာသို့ အလေးများနှင့်အတူ ထည့်သွင်းမှုများကို ပေးပို့သည်။
လုပ်ဆောင်ချက်မလုပ်ဆောင်မီ အောက်ပါအလွှာသို့ မသွားနိုင်မီ မြှုပ်နှံထားသည့် အလွှာတစ်ခုစီတွင် စတင်လုပ်ဆောင်မှု၏ အထွက်ကို တွက်ချက်ထားသည်။
လုပ်ငန်းစဉ်သည် input layer မှစတင်ပြီး အဆုံးစွန်သော output layer သို့ရောက်ရှိသွားသောကြောင့် forward propagation ဟူသော အမည်ကိုပေးသည်။
12. နောက်ကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် ချိန်ညှိသောအခါ၊ တန်ဖိုးမည်သို့ပြောင်းလဲသည်ကို ဦးစွာကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်မှုကို လျှော့ချရန်အတွက် backpropagation ကို အသုံးပြုသည်။
လျှို့ဝှက်အလွှာတစ်ခုစီရှိ gradient ကိုနားလည်ခြင်းက ဤပြောင်းလဲမှုကို တွက်ချက်ရာတွင် ရိုးရှင်းပါသည်။
backpropagation ဟုခေါ်သော လုပ်ငန်းစဉ်သည် အထွက်အလွှာမှစတင်ပြီး input အလွှာများသို့ နောက်ပြန်ရွှေ့သည်။
13. နက်နဲသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ gradient clipping ကို သင်မည်သို့နားလည်နိုင်သနည်း။
Gradient Clipping သည် backpropagation အတွင်း ဖြစ်ပေါ်လာသော gradient များ ပေါက်ကွဲခြင်း ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းတစ်ခု (အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သိသာထင်ရှားသော မမှန်ကန်သော gradient များ စုပုံလာကာ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း neural network model weights များကို သိသာထင်ရှားစွာ ချိန်ညှိမှုများ ဖြစ်စေသည်)။
အတန်းလိုက်များ ပေါက်ကွဲခြင်းသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း gradient များ ကြီးမားလွန်းသဖြင့် မော်ဒယ်ကို မတည်မငြိမ်ဖြစ်စေသည့် ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ gradient သည် မျှော်လင့်ထားသော အပိုင်းအခြားကို ဖြတ်ကျော်သွားပါက၊ gradient တန်ဖိုးများကို အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုချင်းစီအလိုက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အနည်းဆုံး သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးသို့ တွန်းပို့ပါသည်။
Gradient clipping သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း neural network ၏ ကိန်းဂဏာန်းတည်ငြိမ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အနည်းငယ်သာသက်ရောက်မှုရှိသည်။
14. Softmax နှင့် ReLU လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်နည်း။
Softmax ဟုခေါ်သော activation function သည် 0 နှင့် 1 အကြားအကွာအဝေးအတွင်း output ကိုထုတ်ပေးသည်။ output တစ်ခုစီကို ပိုင်းခြားထားသောကြောင့် output အားလုံး၏ sum သည် one ဖြစ်သည်။ အထွက်အလွှာများအတွက် Softmax ကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။
တခါတရံ ReLU ဟုလူသိများသော Rectified Linear Unit သည် အသုံးအများဆုံး activation function ဖြစ်သည်။ X က အပြုသဘောဆောင်ရင် X ကိုထုတ်ပေးတယ်၊ မဟုတ်ရင် သုညကိုထွက်တယ်။ ReLU ကို မြှုပ်ထားသော အလွှာများတွင် ပုံမှန်အသုံးပြုသည်။
15. neural network model ကို 0 တွင် သတ်မှတ်ထားသော အလေးများအားလုံးဖြင့် လေ့ကျင့်နိုင်ပါသလား။
neural network သည် ပေးထားသည့် အလုပ်တစ်ခုကို ပြီးမြောက်ရန် ဘယ်သောအခါမှ သင်ယူလိမ့်မည် မဟုတ်သောကြောင့် အလေးချိန်အားလုံးကို 0 သို့ အစပြုခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။
အလေးချိန်အားလုံးကို သုညသို့ အစပြုပါက W [1] တွင် အလေးချိန်တိုင်းအတွက် တူညီနေမည်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် နျူရွန်များသည် တူညီသောအင်္ဂါရပ်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ သင်ယူစေမည်ဖြစ်သည်။
အလေးများကို 0 သို့ အစပြုရုံမျှမကဘဲ ကိန်းသေပုံစံ တစ်ခုခုတွင် subpar ရလဒ်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။
၁၆။ တစ်သုတ်နှင့် ထပ်ကာထပ်ကာနှင့် ခေတ်တစ်ခုအား အဘယ်အရာ ခွဲခြားသနည်း။
ဒေတာအတွဲများကို လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ မတူညီသောပုံစံများနှင့် gradient ဆင်းသက်ခြင်းနည်းပညာများတွင် batch, iteration, နှင့် epoch တို့ပါဝင်သည်။ Epoch သည် ဒေတာအစုံပါသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုမှတဆင့် တစ်ကြိမ်၊ ရှေ့နှင့်နောက်သို့ ပါ၀င်သည်။
ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များကို ပေးစွမ်းရန်အတွက်၊ ကြိုးစားမှုတစ်ကြိမ်တွင် ကျော်လွန်ရန် အလွန်ကြီးမားသောကြောင့် ဒေတာအတွဲကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ မကြာခဏဖြတ်သန်းပါသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်မှတဆင့် ဒေတာပမာဏအနည်းငယ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်ခြင်းအား ဤအလေ့အကျင့်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ ခေါ်ဆိုသည်။ ဒေတာအစုံသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အောင်မြင်စွာဖြတ်ကျော်သွားကြောင်း အာမခံရန်၊ ၎င်းကို batch ဟုခေါ်သော အစုအဝေးများ သို့မဟုတ် အစုခွဲများစွာသို့ ပိုင်းခြားနိုင်ပါသည်။
ဒေတာစုဆောင်းမှုအရွယ်အစားပေါ် မူတည်၍ နည်းလမ်းသုံးမျိုးလုံး—ခေတ်၊ အထပ်ထပ်နှင့် အသုတ်အရွယ်အစား—တို့သည် အခြေခံအားဖြင့် အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ gradient ဆင်းသက်မှု algorithm.
17. Batch Normalization နှင့် ကျောင်းထွက်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
ကျောင်းထွက်ခြင်းသည် မြင်နိုင်သောနှင့် လျှို့ဝှက်ကွန်ရက်ယူနစ်နှစ်ခုလုံးကို ကျပန်းဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ဒေတာလွန်ကဲမှုကို တားဆီးပေးသည် (ပုံမှန်အားဖြင့် nodes များ၏ 20 ရာခိုင်နှုန်းကို ကျဆင်းစေသည်)။ ၎င်းသည် ကွန်ရက်ကို ပေါင်းစည်းရန် လိုအပ်သော ထပ်လောင်းအကြိမ်အရေအတွက်ကို နှစ်ဆတိုးစေသည်။
အလွှာတစ်ခုစီရှိ inputs များအား သုည၏ ပျမ်းမျှ output activation နှင့် one ၏ standard deviation ရှိစေရန် batch normalization သည် neural networks များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တည်ငြိမ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။
18. Batch Gradient မှ Stochastic Gradient ဆင်းသက်ခြင်းကို အဘယ်အရာက ခွဲခြားသနည်း။
Batch Gradient အဆင်း-
- batch gradient အတွက် gradient ကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော dataset ကိုအသုံးပြုသည်။
- များပြားလှသော ဒေတာပမာဏနှင့် အလေးချိန်များကို ဖြည်းဖြည်းချင်း အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းသည် ပေါင်းစည်းမှုကို ခက်ခဲစေသည်။
Stochastic Gradient အဆင်း-
- Stochastic gradient သည် gradient ကိုတွက်ချက်ရန် နမူနာတစ်ခုတည်းကိုအသုံးပြုသည်။
- မကြာခဏ ကိုယ်အလေးချိန် အပြောင်းအလဲများကြောင့်၊ ၎င်းသည် batch gradient ထက် သိသိသာသာ ပိုမြန်ပါသည်။
19. အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် လိုင်းမဟုတ်သော မျဉ်းကြောင်းများကို ထည့်သွင်းရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
အလွှာမည်မျှရှိစေကာမူ၊ neural network သည် linearities များမရှိခြင်းတွင် perceptron ကဲ့သို့ ပြုမူနေမည်ဖြစ်ပြီး output သည် input ပေါ်တွင် linearly မှီခိုနေပါသည်။
အခြားနည်းဖြင့်ပြောရလျှင် n အလွှာများနှင့် m လျှို့ဝှက်ယူနစ်များနှင့် linear activation functions များပါရှိသော neural network သည် လျှို့ဝှက်အလွှာများမပါဘဲ linear neural network နှင့် တူညီပြီး linear ခြားနားသော နယ်နိမိတ်များကိုသာ သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
တစ်ပြေးညီမဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပြီး ထည့်သွင်းမှုကို တိကျစွာ အမျိုးအစားခွဲနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
20. နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် tensor ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
tensor ဟုခေါ်သော multidimensional array သည် matrices နှင့် vectors များကို ယေဘူယျအားဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအတွက် အရေးကြီးသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်သည်။ တင်းဆာများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အခြေခံဒေတာအမျိုးအစားများ၏ N-dimensional အခင်းအကျင်းများကို အသုံးပြုသည်။
tensor ၏ အစိတ်အပိုင်းတိုင်းတွင် တူညီသော ဒေတာအမျိုးအစား ရှိပြီး ဤဒေတာအမျိုးအစားကို အမြဲသိသည်။ ပုံသဏ္ဍာန်အပိုင်းအစတစ်ခုသာ—ဆိုလိုသည်မှာ၊ အတိုင်းအတာမည်မျှရှိကြောင်းနှင့် တစ်ခုစီသည် မည်မျှကြီးမားသည်—ကို သိရှိနိုင်သည် ။
သွင်းအားစုများကို လုံးလုံးလျားလျားသိကြသည့် အခြေအနေများတွင်၊ လည်ပတ်မှုအများစုသည် အပြည့်အဝသိထားသော tensors များကို ထုတ်လုပ်သည်။ အခြားကိစ္စများတွင်၊ တင်းဆာပုံစံကို ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင်သာ တည်ဆောက်နိုင်သည်။
21. နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံအတွက် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်မည်သို့ရွေးချယ်မည်နည်း။
- မျှော်လင့်ရမည့်ရလဒ်သည် အမှန်တကယ်ဖြစ်လျှင် linear activation function ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိစေသည်။
- ခန့်မှန်းရန် လိုအပ်သော output သည် binary class ဖြစ်နိုင်ခြေရှိလျှင် Sigmoid function ကို အသုံးပြုသင့်သည်။
- Projected output တွင် အမျိုးအစားခွဲခြားမှု နှစ်ခုပါရှိလျှင် Tanh လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးချနိုင်သည်။
- ၎င်း၏တွက်ချက်မှုလွယ်ကူခြင်းကြောင့် ReLU လုပ်ဆောင်ချက်ကို အခြေအနေများစွာတွင် အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
22. CNN က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
အမြင်အာရုံပုံရိပ်များကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အထူးပြုသော နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် convolutional neural networks (CNN သို့မဟုတ် ConvNet) ပါဝင်သည်။ ဤနေရာတွင်၊ vector တစ်ခုသည် input ကိုကိုယ်စားပြုသည့် neural network များတွင်မဟုတ်ဘဲ input သည် multi-channeled ပုံဖြစ်သည်။
Multilayer perceptron များကို CNN များမှ အထူးနည်းလမ်းဖြင့် အသုံးပြုပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု အနည်းငယ်သာ လိုအပ်ပါသည်။
၂၃။ CNN အလွှာများစွာသည် အဘယ်နည်း။
Convolutional Layer- အဓိကအလွှာသည် သင်ယူနိုင်သော စစ်ထုတ်မှုများ အမျိုးမျိုးရှိပြီး လက်ခံနိုင်သော အကွက်များပါရှိသော ကွန်မြူလာအလွှာဖြစ်သည်။ ဤကနဦးအလွှာသည် ထည့်သွင်းဒေတာကိုယူကာ ၎င်း၏ဝိသေသလက္ခဏာများကို ထုတ်ယူသည်။
ReLU Layer- ကွန်ရက်များကို linear မဟုတ်သော ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ ဤအလွှာသည် အနှုတ်ပစ်ဇယ်များကို သုညအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
ပေါင်းကူးခြင်းအလွှာ- လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကွန်ရက်ဆက်တင်များကို လျှော့ချခြင်းဖြင့်၊ စုပေါင်းအလွှာသည် ကိုယ်စားပြုမှု၏ spatial အရွယ်အစားကို တဖြည်းဖြည်း လျော့နည်းစေသည်။ Max pooling သည် အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
24. အလွန်အကျွံ နှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်း၏ ဆိုးကျိုးများကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရှောင်ရှားနိုင်မည်နည်း။
မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် ဆူညံသံများကို မော်ဒယ်၏လတ်ဆတ်သောဒေတာအသုံးပြုမှုကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အချက်အထိ လေ့လာသည့်အခါ ၎င်းကို အံဝင်ခွင်ကျဟု လူသိများသည်။
ပန်းတိုင်လုပ်ဆောင်ချက်ကို လေ့လာနေစဉ်တွင် ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေရှိသော လိုင်းမဟုတ်သော မော်ဒယ်များဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လာရန် ဖြစ်နိုင်ခြေပိုများသည်။ မော်တော်ကားနှင့် ထရပ်ကားများကို ရှာဖွေရန် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ထားနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် သီးခြားသေတ္တာပုံစံဖြင့် ယာဉ်များကိုသာ ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ထရပ်ကားအမျိုးအစားတစ်မျိုးတည်းတွင်သာ လေ့ကျင့်ထားသောကြောင့် ကြမ်းပြင်ထရပ်ကားကို ထောက်လှမ်းနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များအရ၊ မော်ဒယ်သည် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်သော်လည်း လက်တွေ့လောကတွင် မရှိပါ။
တပ်ဆင်မထားသော မော်ဒယ်သည် ဒေတာအတွက် လုံလောက်စွာ မလေ့ကျင့်ရသေးသော သို့မဟုတ် သတင်းအချက်အလက်အသစ်များကို ယေဘုယျအားဖြင့် ဆောင်ရွက်နိုင်သူကို ရည်ညွှန်းသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုအား ဒေတာမလုံလောက်ခြင်း သို့မဟုတ် တိကျမှုမရှိသော လေ့ကျင့်သင်ကြားနေချိန်တွင် ၎င်းသည် မကြာခဏ ဖြစ်ပေါ်သည်။
တိကျမှု နှင့် စွမ်းဆောင်ရည် နှစ်ခုစလုံးသည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ကြောင့် အလျှော့အတင်းရှိသည်။
မော်ဒယ်၏တိကျမှုကို ခန့်မှန်းရန် ဒေတာကို ပြန်လည်နမူနာယူခြင်း (K-fold cross-validation) နှင့် မော်ဒယ်ကို အကဲဖြတ်ရန် validation dataset ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အလွန်အကျွံနှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုဖြစ်သည်။
25. နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် RNN ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs)၊ သာမာန် အာရုံကြော ကွန်ရက် အမျိုးမျိုးကို အတိုကောက် RNN ဖြင့် သွားပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဂျီနိုမ်များ၊ လက်ရေးစာများ၊ စာသားနှင့် ဒေတာ sequences တို့ကို လုပ်ဆောင်ရန် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။ လိုအပ်သောသင်တန်းအတွက်၊ RNN များသည် backpropagation ကိုအသုံးပြုသည်။
26. Adam Optimizer ကိုဖော်ပြပါ။
Adaptive momentum ဟုလည်းသိကြသော Adam optimizer သည် ဆူညံသောအခြေအနေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသော gradient များနှင့်အတူ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် တီထွင်ထားသော optimization နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ပိုမြန်သောပေါင်းစည်းမှုအတွက် ပါရာမီတာတစ်ခုချင်းအပ်ဒိတ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့်အပြင်၊ Adam optimizer သည် မော်ဒယ်တစ်ခု ကုန်းနှီးအမှတ်တွင် ပိတ်မိမနေစေရန် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပေါင်းစည်းမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
27. Deep autoencoders- ၎င်းတို့သည် အဘယ်နည်း။
Deep autoencoder သည် ယေဘုယျအားဖြင့် ကွန်ရက်၏ ကုဒ်သွင်းမှုတစ်ဝက်အတွက် ရေတိမ်ပိုင်းလေး သို့မဟုတ် ငါးခုပါဝင်သည့် အချိုးကျနက်နဲသောယုံကြည်မှုကွန်ရက်နှစ်ခုအတွက် စုပေါင်းအမည်ဖြစ်ပြီး ကွန်ရက်၏တစ်ဝက်တစ်ပျက်ကုဒ်ဝှက်ခြင်းတစ်ဝက်အတွက် နောက်ထပ်အလွှာလေးငါးခုပါရှိသည်။
ဤအလွှာများသည် နက်ရှိုင်းသော ယုံကြည်ချက်ကွန်ရက်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်ပြီး Boltzmann စက်များဖြင့် ချုပ်ချယ်ထားသည်။ RBM တစ်ခုစီပြီးနောက်၊ နက်ရှိုင်းသော အော်တိုကုဒ်ပြောင်းသည့်ကိရိယာသည် ဒေတာအတွဲ MNIST သို့ binary အပြောင်းအလဲများကို သက်ရောက်သည်။
Gaussian ပြုပြင်ထားသော အသွင်ပြောင်းမှုများကို RBM ထက် ပိုမိုနှစ်သက်မည့် အခြားဒေတာအတွဲများတွင်လည်း ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
၂၈။ Tensorflow တွင် Tensor ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
ဤသည်မှာ ပုံမှန်မေးလေ့ရှိသော နက်နဲသော သင်ယူမှု အင်တာဗျူးမေးခွန်းဖြစ်သည်။ tensor သည် ပိုမိုမြင့်မားသော အတိုင်းအတာများအဖြစ် မြင်သာမြင်သာသော သင်္ချာသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။
တင်းဆာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်သို့ ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးသည့် အတိုင်းအတာနှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ချက် အမျိုးမျိုးရှိသည်။
၂၉။ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်တစ်ခု၏ ရှင်းလင်းချက်
TensorFlow ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်း ဖြစ်သည်။ node တစ်ခုစီသည် node များ၏ network တစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ node များသည် သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် tensor အတွက် edges များဖြစ်သည်။
ဒေတာဂရပ်ပုံသဏ္ဍာန်ဖြင့် စီးဆင်းသွားသောကြောင့် တစ်ခါတစ်ရံ ၎င်းကို "DataFlow Graph" အဖြစ် ရည်ညွှန်းသည်။
30. Generative adversarial networks (GANs) - အဲဒါတွေက ဘာတွေလဲ။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင်၊ မျိုးဆက်ပွားပုံစံဆွဲခြင်းကို မျိုးဆက်ပွားဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ရက်များကို အသုံးပြု၍ ပြီးမြောက်စေသည်။ ၎င်းသည် input data တွင် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ရလဒ်ကို ကြီးကြပ်မထားသော အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဂျင်နရေတာမှ ထုတ်လုပ်သည့် သာဓကများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုသော်လည်း၊ ဂျင်နရေတာအား နမူနာအသစ်များထုတ်လုပ်ရန် အသုံးပြုသည်။
၃၁။ ဗိသုကာလက်ရာကို သင်ဒီဇိုင်းဆွဲသည့်အခါ အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် ထည့်သွင်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် ဝှက်ထားသော အလွှာအရေအတွက်ကို သင်မည်သို့ရွေးချယ်မည်နည်း။
လုပ်ငန်းစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုအရ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တည်ဆောက်မှုတည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သော တိကျသော နျူရွန်အရေအတွက်နှင့် လျှို့ဝှက်အလွှာများကို မည်သည့်ခက်ခဲပြီး မြန်ဆန်သောစည်းမျဉ်းများဖြင့် ဆုံးဖြတ်၍မရပါ။
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင်၊ ဝှက်ထားသောအလွှာ၏အရွယ်အစားသည် အဝင်နှင့်အထွက်အလွှာများ၏ အရွယ်အစား၏အလယ်တစ်နေရာ၌ ကျရောက်သင့်သည်။
အာရုံကြောကွန်ရက် ဒီဇိုင်းကို ဖန်တီးရာတွင် ဦးခေါင်းအစပြုခြင်းသည် ရိုးရှင်းသော နည်းလမ်းအနည်းငယ်ဖြင့် အောင်မြင်နိုင်သော်လည်း၊
အလားတူ လက်တွေ့ကမ္ဘာဆက်တင်များတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ယခင်အတွေ့အကြုံအပေါ်အခြေခံ၍ သီးခြားဒေတာအတွဲအတွက် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို သိရန် အခြေခံစနစ်တကျစမ်းသပ်မှုအချို့နှင့် စတင်ခြင်းသည် ထူးခြားသောကမ္ဘာပေါ်ရှိကြိုတင်ခန့်မှန်းမော်ဒယ်လ်စိန်ခေါ်မှုတိုင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
ကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းပုံအား ပြဿနာ ဒိုမိန်းနှင့် ကြိုတင်အာရုံကြောကွန်ရက် အတွေ့အကြုံအပေါ် အခြေခံ၍ ရွေးချယ်နိုင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ စနစ်ထည့်သွင်းမှုကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ၊ ဆက်စပ်ပြဿနာများတွင် အသုံးပြုသည့် အလွှာများနှင့် နူရွန်အရေအတွက်များသည် စတင်ရန်နေရာကောင်းဖြစ်သည်။
ရိုးရှင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက် ဒီဇိုင်းဖြင့် စတင်ကာ ပရိုဂရမ်ထွက်ရှိမှုနှင့် တိကျမှုအပေါ် အခြေခံ၍ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို တဖြည်းဖြည်း တိုးမြှင့်သင့်သည်။
၃၂။ နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှုဖြင့် မည်သို့သော အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားများကို အသုံးပြုသနည်း။
- အားဖြည့်သင်ယူခြင်းဟုခေါ်သော စက်သင်ယူမှုပါရာဒိုင်းတွင်၊ မော်ဒယ်သည် သက်ရှိအရာများလုပ်ဆောင်သကဲ့သို့ စုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာဆုလာဘ်၏စိတ်ကူးကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်သည်။
- ဂိမ်းများနှင့် မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များကို ပါ၀င်သည့် ပြဿနာများအဖြစ် ဖော်ပြသည်။ အားဖြည့်သင်ယူမှု.
- ကိုယ်စားပြုရမည့် ပြဿနာသည် ဂိမ်းတစ်ခုဖြစ်လျှင် မျက်နှာပြင်ကို ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် အသုံးပြုသည်။ နောက်အဆင့်များအတွက် output တစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်အတွက် algorithm သည် pixels များကို input အဖြစ်ယူကာ convolutional neural networks အလွှာများစွာမှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့ကို လုပ်ဆောင်သည်။
- မော်ဒယ်၏ လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ရလဒ်များသည် ကောင်းမွန်သည်ဖြစ်စေ မကောင်းသည်ဖြစ်စေ အားဖြည့်မှုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
ကောက်ချက်
Deep Learning သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တိုင်းနီးပါးတွင် အသုံးချမှုများဖြင့် နှစ်များတစ်လျှောက် ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
ကုမ္ပဏီများသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုချဉ်းကပ်နည်းများကို အသုံးပြု၍ လူ့အပြုအမူကို ပုံတူကူးနိုင်သည့် အရည်အချင်းပြည့်မီသော ကျွမ်းကျင်သူများကို ရှာဖွေနေကြပါသည်။
၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းကို မြှင့်တင်ပြီး ဤခေတ်မီနည်းပညာများကို တတ်ကျွမ်းအောင် ထိန်းသိမ်းထားသူများသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော လစာငွေဖြင့် အလုပ်အခွင့်အလမ်းများစွာကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
အများဆုံးတောင်းဆိုလေ့ရှိသော နက်နဲသောသင်ယူမှုအင်တာဗျူးမေးခွန်းအချို့ကို မည်သို့တုံ့ပြန်ရမည်ကို ခိုင်ခိုင်မာမာ ဆုပ်ကိုင်ထားနိုင်သဖြင့် ယခုအင်တာဗျူးများကို စတင်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ သင့်ရည်မှန်းချက်များကို အခြေခံ၍ နောက်တစ်ဆင့်တက်ပါ။
Hashdork's သို့သွားပါ။ အင်တာဗျူးစီးရီး အင်တာဗျုးများအတွက်ပြင်ဆင်ရန်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave