ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਿੱਖੀਆਂ ਹਨ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। CNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਬਲੈਕ-ਬਾਕਸ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਪੇਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲਸ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਪੇਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲੇਸ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਕੀ ਹਨ। ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਹਰੇਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਗਰਿੱਡ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਸਲੈਂਸੀ ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਗਰਿੱਡ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਰਿੱਡ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਗਰਿੱਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਮੁਹਾਰਤ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। CNNs ਨੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਏ ਦੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਪਰਤਾਂ