ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ CNN ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਬੰਧਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਸ: ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਇੱਕ CNN ਦੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਫਿਲਟਰਾਂ ਜਾਂ ਕਰਨਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਫਿਲਟਰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਨਾਰੇ, ਕੋਨੇ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ। ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਫਿਲਟਰ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਉੱਤੇ ਸਲਾਈਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰ ਪੈਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਿੰਦੀ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸਥਾਨ ਲਈ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਆਉ ਇੱਕ 3×3 ਫਿਲਟਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਜੋ ਲੇਟਵੇਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰੀਜੱਟਲ ਕਿਨਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
2. ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਜ਼: ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਫੀਚਰ ਮੈਪ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਪੂਲਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਪੂਲਿੰਗ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਚੁਣਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਸਥਾਨਿਕ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਇੱਕ 2×2 ਪੂਲਿੰਗ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਨਾਲ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਗੈਰ-ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ 2×2 ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਤਮ ਮੁੱਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਥਾਨਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਅੱਧੇ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
3. ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ: ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ CNN ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। CNN ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਰੀਕਟੀਫਾਈਡ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ (ReLU) ਹੈ, ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜ਼ੀਰੋ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਿਣਦਾ ਹੈ। ReLU ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਤਾਂ ReLU ਇਸਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਤਾਂ ReLU ਇਸਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
4. ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ: ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ। ਉਹ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਤੋਂ ਫਲੈਟ ਕੀਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਿਊਰੋਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੇ ਹਨ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਪਿਛਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਹਰ ਨਿਊਰੋਨ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨਿਊਰੋਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਬਿੱਲੀ," "ਕੁੱਤਾ," ਅਤੇ "ਕਾਰ।" ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ: ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਲੇਬਲ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ CNN ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ ਖਾਸ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਬਾਈਨਰੀ ਕਰਾਸ-ਐਂਟ੍ਰੋਪੀ ਜਾਂ ਬਹੁ-ਕਲਾਸ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਾਸ-ਐਂਟ੍ਰੋਪੀ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ, ਬਾਈਨਰੀ ਕਰਾਸ-ਐਂਟ੍ਰੌਪੀ ਨੁਕਸਾਨ ਸਹੀ ਲੇਬਲ (0 ਜਾਂ 1) ਨਾਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਡੀਆਂ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ, ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪਰਤਾਂ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪੂਲਿੰਗ ਪਰਤਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਲੇਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿਚ ਕਨਵੋਲਿalਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ:
- TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕੀ ਹਨ?
- CNN ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ TensorFlow ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- CNN ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
- ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ CNN ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਲਈ CNN ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੂਲਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਦੀ ਬਣਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਲੁਕਵੇਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀ ਪਰਤ ਸਮੇਤ।
- ਪੂਲਿੰਗ ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ?