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။
PReLU ၏ လိုက်လျောညီထွေမှု သည် Keras convolution အလွှာ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အနက်နှင့် မစူးစမ်းရသေးသော ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ပေါင်းထည့်သည် ။. PReLU မှ ပေးအပ်သော လိုက်လျောညီထွေမှုမှာ ၎င်း၏ကုန်ကျစရိတ်ထက် တန်ဖိုးကို ပေးစွမ်းနိုင်သော မတူညီသော စတိုင်များနှင့် ရာသီအလိုက် ရောစပ်နိုင်သော စွယ်စုံရအ၀တ်အထည်များကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ဆင်တူပါသည်။
မာတိကာ
Parametric ပြုပြင်ထားသော Linear ယူနစ်များကို နားလည်ခြင်း။
Parametric ပြုပြင်ထားသော Linear ယူနစ်များသည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှု အမြဲကြီးထွားနေသော ကမ္ဘာ၏ မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို convolution neural networks (CNNs) တွင်အသုံးပြုသည့် de facto activation function ဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းသော စံ ReLU မှ မှုတ်သွင်းထားသည်။ သို့သော် အနုတ်လက္ခဏာပြသော သွင်းအားစုအားလုံးကို သုညအဖြစ် သတ်မှတ်ပေးသည့် သမားရိုးကျ ReLU နှင့်မတူဘဲ၊ ထည့်သွင်းမှု သုညအောက်ရောက်တိုင်း PReLU သည် သေးငယ်သော gradient တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။
from keras.layers import PReLU # Define a CNN with Parametric ReLU activation model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=input_shape)) model.add(PReLU())
Keras Convolution Layers တွင် PReLU ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
Parametric ReLU ကို Keras Convolution Layers တွင် စေတနာအလျောက် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။. Keras မူဘောင်တွင်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို ကုဒ်လိုင်းအနည်းငယ်ဖြင့် သင့်အာရုံကြောကွန်ရက်တွင် အလွယ်တကူ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ဂန္တဝင် အနက်ရောင်ဝတ်စုံကို ဆန်းကြယ်သော ဆက်စပ်ပစ္စည်းများဖြင့် တွဲစပ်ခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ ကွန်ရက်ဗိသုကာလက်ရာရှိ ဤသမားရိုးကျမဟုတ်သော အစိတ်အပိုင်းသည် ရိုးရာဒီဇိုင်းများထက် အနားသတ်ပေးနိုင်သည်။ ဒါကို ဘယ်လို အဆင့်ဆင့် ပြီးအောင် လုပ်မလဲဆိုတာ ကြည့်လိုက်ရအောင်။
from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers.advanced_activations import PReLU # Define the model model = Sequential() # Add convolution layer model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3))) model.add(PReLU()) # Add PReLU activation function model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2))) # Add a max pooling layer # Compile the model model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
PReLU နှင့် အခြား အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ
ဖက်ရှင်တွင်ကဲ့သို့ပင်၊ တစ်ဦးချင်းအလိုက် စတိုင်လ်များ ကွဲပြားသွားပါက PReLU သည် အလုပ်အားလုံးအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်မည်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည် ပိုမိုကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ သို့သော်၊ သေးငယ်သောကွန်ရက်များ သို့မဟုတ် ရိုးရှင်းသောလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ReLU သို့မဟုတ် Leaky ReLU လုံလောက်ပါသည်။ အသက်ဝင်စေသော လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အခါသမယအတွက် မှန်ကန်သော စတိုင်ကို ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် တူသည်၊ ၎င်းသည် သင့်လုပ်ငန်းတာဝန်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
AI နှင့် ဖက်ရှင်လောကနှစ်ခုလုံးမှ နည်းပညာများကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ဤကမ္ဘာများကို ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ မည်မျှ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာနှင့် စွယ်စုံရနိုင်သည်ကို ပြသသည်။ သင်၏ထူးခြားသောစတိုင်အမြင်ဖြင့် Python Keras ရှိ သင်၏လက်ရာမြောက်သောဖန်တီးမှုများသည် ဖက်ရှင်ပွဲအတွက်ပြင်ဆင်ခြင်းကဲ့သို့ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏လုပ်ဆောင်မှုကို စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင် သော့ချက်မှာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် လိုက်လျောညီထွေ လိုက်လျောညီထွေရှိခြင်းဖြင့် မစူးစမ်းနိုင်သော ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့် ပုံစံထုတ်ပြန်ချက်များ လာကြောင်း မှတ်သားထားရန်ဖြစ်သည်။
