ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਮੱਧਕਾਲੀ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਬਹੁ-ਕਲਾਸ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਲਈ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਸੈਟਲ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਮੱਧਕਾਲੀ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਬਹੁ-ਕਲਾਸ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਸੈਟਲ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਚੋਣ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਸੀ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, CNN ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੱਧਯੁਗੀ ਲਿਖਤਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦੀ ਕਿਉਂ ਲੋੜ ਹੈ?
Convolutional Neural Networks (CNNs) ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, CNNs ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ CNN ਕੰਪਲੈਕਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਐਮ ਐਲ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਦੀ ਮੁ visionਲੀ ਨਜ਼ਰ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਕੀ ਹਨ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। CNN ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਫਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਬੁਨਿਆਦੀ
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