ကရား

Python ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် Keras Deep Learning framework တွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးအနေဖြင့်၊ အထူးသဖြင့် သင်၏မော်ဒယ်သည် စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါတွင် မော်ဒယ်ဖွင့်ခြင်းတွင် ပါ၀င်သော ရှုပ်ထွေးမှုများကို နားလည်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အား ဤစိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့ကျော်လွှားရမည်ကို လမ်းညွှန်ထားပြီး သင်၏ Keras မော်ဒယ်ကို စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် အောင်မြင်စွာတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Keras၊ အဆင့်မြင့်အာရုံကြောကွန်ရက် API သည် TensorFlow သို့မဟုတ် Theano ၏ထိပ်တွင်အသုံးပြုရန်အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး modular ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းကြောင့် လူသိများသည်။ သို့သော် ၎င်း၏ရိုးရှင်းသော်လည်း၊ စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခုကို တင်ခြင်းကဲ့သို့ အချို့သောအလုပ်များကို နားလည်ရန်မှာ အလွန်ခက်ခဲပါသည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဤအကြောင်းအရာရှိ အမည်အလွှာများသည် ကုဒ်လုပ်ရာတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိသော အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့စည်းပုံကို ရည်ညွှန်းသည်။ကုဒ်များကို ပိုမိုဖတ်ရှုနိုင်စေရန်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားပြီး နားလည်ရလွယ်ကူစေရန်။ ၎င်းတို့၏စီစဉ်ထားသောစနစ်တကျဖွဲ့စည်းပုံကြောင့် အမည်အလွှာများသည် ကုဒ်လုပ်ဆောင်မှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ Python တွင် နာမည်အလွှာများ မည်သို့အလုပ်လုပ်ပုံအကြောင်း အပြည့်အစုံနားလည်ရန်၊ ပြဿနာ၏ အရင်းမြစ်သို့ စေ့ငုကြည့်ကြပါစို့။

ဆက်ဖတ်ရန်

အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Python တွင် စက်သင်ယူမှုတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အလိုအလျောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် ကျယ်ပြန့်သော နယ်ပယ်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း၏ နစ်မြုပ်မှုအတိမ်အနက်သို့ ကျွန်ုပ်တို့ မပါဝင်မီ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ မည်သည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့် ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် နီးစပ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဦးနှောက်ကဲ့သို့ပင် အာရုံခံဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် လုပ်ငန်းစဉ်မှတစ်ဆင့် အာရုံခံအချက်အလက်များကို 'မမြင်ရ' သည့် အသွင်အပြင်ကို ကောက်ယူသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုကို ဖန်တီးပေးသည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

သေချာပါတယ်၊ ဆောင်းပါးနဲ့စလိုက်ရအောင်။

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ယနေ့ခေတ်တွင် နည်းပညာ၏ အရေးပါသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်လာပြီး Adam Optimizer ကဲ့သို့သော ကွဲပြားခြားနားသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အခမဲ့ open source Python စာကြည့်တိုက် Keras သည် ထိရောက်သော ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်မှုစာကြည့်တိုက်များ Theano နှင့် TensorFlow ကို ခြုံငုံထားသည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

Keras သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အစွမ်းထက်ပြီး အဆင်ပြေသောစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။အထူးသဖြင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများ။ ၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်ကို နားလည်လွယ်ရန်နှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းအတွက် ပုံသေကားချပ်တစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်ရန်ဖြစ်သည်။ တခါတရံ keras.utils.plot_model ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ပျောက်ဆုံးနေသောဆော့ဖ်ဝဲလ်လိုအပ်ချက်များ၊ အထူးသဖြင့် pydot နှင့် graphviz တို့ကို ညွှန်ပြသည့် အမှားအယွင်းများကို စွန့်ပစ်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့ နှစ်ခုလုံးကို သင်ထည့်သွင်းရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ၎င်းတို့ကို တပ်ဆင်ပြီးနောက်တွင်ပင် တူညီသော အမှားသတင်းကို သင်ရရှိနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် လမ်းကြောင်းများနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုဆက်တင်များကို ကောင်းစွာမသတ်မှတ်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးဖြင့် ဤအထူးပြဿနာကို ဖြေရှင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြတ်သန်းပါမည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

NumPy Arrays ရှိ Python ၏ ဆောင်းပါးကို သင်လိုချင်သည်ဟု ယူဆပါက၊ ဤနေရာတွင် သင့်ဆောင်းပါးဖြစ်သည်။

Python တွင် ခြေလှမ်းများ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဦးစွာပထမမ၀င်မီ၊ ၎င်းတို့သည် ဘာလဲဆိုတာကို ဦးစွာနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Strides သည် Python ရှိ သဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး array များကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည့် အထူးသဖြင့် NumPy arrays များ. ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား တိုးမြှင့်မှတ်ဉာဏ် သို့မဟုတ် တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်များမလိုအပ်ဘဲ array များကို ထိရောက်စွာစီမံခန့်ခွဲနိုင်စေပါသည်။ ခြေလှမ်းတန်ဖိုးသည် array တစ်ခုမှဖြတ်သွားသောအခါ Python မှလုပ်ဆောင်သောအဆင့်များကို အဓိကအားဖြင့်ညွှန်ပြသည်။ အခု ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ ဒီထူးခြားတဲ့ အင်္ဂါရပ်ကို ဘယ်လိုအသုံးချနိုင်မလဲဆိုတာကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ကွန်ပြူတာ ပရိုဂရမ်းမင်းလောကတွင် အမှားအယွင်းများ ကြုံတွေ့ရသည်မှာ ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာ ယူပါ။ သော့အမှား- 'acc' in Python ကို. အဘိဓာန်မှကျွန်ုပ်တို့ရယူရန်ကြိုးစားနေသောတိကျသောသော့တစ်ခုမရှိသောအခါတွင်ဤအမှားပေါ်ပေါက်လာတတ်သည်။ ကံကောင်းစွာဖြင့်၊ Python သည် ထိုပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်နှင့် သင့်ကုဒ်ပျက်သွားခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် ထက်မြက်သောအဖြေကို ပေးစွမ်းပါသည်။ ၎င်းတွင် ခြွင်းချက် ကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ကျင့်သုံးခြင်း၊ get() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့ကို မဝင်ရောက်မီ သော့များကို စစ်ဆေးခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ မှန်ကန်သောနည်းလမ်းဖြင့် ဤအမှားကို ကျွမ်းကျင်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

Parametric Rectified Linear Units, or PReLU, သည် Keras convolution အလွှာများသို့ လိုက်လျောညီထွေရှိစေပါသည်။ ဖက်ရှင်သည် ပြောင်းလဲနေသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသကဲ့သို့ သင်၏ AI မော်ဒယ်များလည်း ပါနိုင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ပုံသေကျန်နေမည့်အစား အနုတ်လက္ခဏာ လျှောစောက်ကို ထည့်သွင်းသည့်ဒေတာမှ လေ့လာနိုင်စေခြင်းဖြင့် ရေပန်းစားသော ပြုပြင်ထားသော လိုင်းနားယူနစ် (ReLU) လုပ်ဆောင်ချက်ကို နောက်ထပ်တစ်လှမ်းကြာစေသည်။ လက်တွေ့အသုံးအနှုန်းအရ၊ ဆိုလိုသည်မှာ PReLU ဖြင့် သင်၏ AI မော်ဒယ်များသည် သင်၏ထည့်သွင်းဒေတာမှ အပြုသဘောနှင့် အပျက်သဘောဆောင်သော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။

ဆက်ဖတ်ရန်