Kaggle प्रतिस्पर्धामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कको प्रदर्शन सुधार गर्न केही सम्भावित चुनौतीहरू र दृष्टिकोणहरू के हुन्?
Kaggle प्रतिस्पर्धामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रदर्शन सुधार गर्न सम्भावित चुनौतीहरू मध्ये एक प्रशिक्षण डेटाको उपलब्धता र गुणस्तर हो। सही र बलियो CNN लाई तालिम दिनको लागि, फोक्सोको क्यान्सर छविहरूको ठूलो र विविध डेटासेट आवश्यक छ। तर, प्राप्त गर्ने
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, नेटवर्क चलाउँदै, परीक्षा समीक्षा
कन्भोलुसनल प्याचको आयाम र च्यानलहरूको संख्यालाई ध्यानमा राख्दै थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा सुविधाहरूको संख्या कसरी गणना गर्न सकिन्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी टेन्सरफ्लोसँग डीप लर्निङमा, थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधाहरूको संख्याको गणनामा कन्भोलुसनल प्याचहरूको आयाम र च्यानलहरूको संख्यालाई विचार गर्न समावेश छ। एक 3D CNN सामान्यतया भोल्युमेट्रिक डेटा समावेश गर्ने कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ, जस्तै मेडिकल इमेजिङ, जहाँ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, नेटवर्क चलाउँदै, परीक्षा समीक्षा
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरूमा प्याडिङको उद्देश्य के हो, र TensorFlow मा प्याडिङका लागि विकल्पहरू के-के छन्?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) मा प्याडिङले स्थानिय आयामहरू जोगाउने र कन्भोलुसनल अपरेसनहरूको क्रममा जानकारी हानि रोक्नको लागि काम गर्दछ। TensorFlow को सन्दर्भमा, प्याडिङ विकल्पहरू convolutional तहहरूको व्यवहार नियन्त्रण गर्न उपलब्ध छन्, इनपुट र आउटपुट आयामहरू बीच अनुकूलता सुनिश्चित गर्दै। सीएनएनहरू विभिन्न कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ, सहित
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, नेटवर्क चलाउँदै, परीक्षा समीक्षा
थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल सञ्जाल २डी नेटवर्कभन्दा आयाम र स्ट्राइड्सको हिसाबले कसरी फरक छ?
एक 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) आयाम र स्ट्राइडको सन्दर्भमा 2D नेटवर्क भन्दा फरक छ। यी भिन्नताहरू बुझ्नको लागि, सीएनएनहरू र गहिरो शिक्षामा तिनीहरूको प्रयोगको आधारभूत बुझाइ हुनु महत्त्वपूर्ण छ। CNN एक प्रकारको तंत्रिका सञ्जाल हो जुन सामान्यतया भिजुअल डेटाको विश्लेषण गर्न प्रयोग गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, नेटवर्क चलाउँदै, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगिताको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क चलाउनमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
TensorFlow को प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगिताको लागि 3D convolutional neural नेटवर्क चलाउन धेरै चरणहरू समावेश छन्। यस जवाफमा, हामी प्रत्येक चरणको मुख्य पक्षहरूलाई हाइलाइट गर्दै प्रक्रियाको विस्तृत र व्यापक व्याख्या प्रदान गर्नेछौं। चरण 1: डाटा प्रिप्रोसेसिङ पहिलो चरण डाटा पूर्व प्रक्रिया हो। यसमा लोडिङ समावेश छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, नेटवर्क चलाउँदै, परीक्षा समीक्षा