ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। CNN ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਕੱਚੇ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਨਾਲ
ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਵਰਡ ਸਪੌਟਿੰਗ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN)। CNN ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ CNN ਦੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਰੇਖਿਕ ਪਰਤਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਲੇਅਰਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਰੇਖਿਕ ਪਰਤਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਜਾਂ ਸੰਘਣੀ ਪਰਤਾਂ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ
ਤੁਸੀਂ PyTorch ਵਿੱਚ ਇੱਕ CNN ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ, ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨੈਟਵਰਕ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ
ਇੱਕ CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਬੈਚ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੈਚਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕਈ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਆਧੁਨਿਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਵਿੱਚ
ਸਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਤਲ ਕਰਨਾ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪੈਚਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪੈਚਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ 3D CNN ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਜਿੱਥੇ
3D ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਸਪੀਕਰ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ? ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਾਰ ਕੀਤਾ?
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ 3D ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਨਾਲ ਕੁਝ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਪੇਸ਼ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ