کوانولولیشنل نیورل نیٹ ورکس (CNs)، گہرے تعلیمی ماڈلز کی ایک کلاس ہے جو بنیادی طور پر تصاویر کلاس بندی کے لیے استعمال کی جاتی ہے۔ان کو خودکار اور مطابقت پزیرائی کے لیے بنایا گیا ہے۔ان میں موجود تصاویر سے حاصل کردہ خصوصیات کو سیکھنے کے لیے انتہائی مؤثر بنانے کے لیے بنایا گیا ہے۔

بنیادی طور پر کنولوتشل نیورل نیٹ ورکس (Convolutional Neural Newral nets) ہیں۔

سیزن کئی ٹکڑوں پر مشتمل ہوتے ہیں جن میں کوانولول سطحیں، پولنگ پرت اور مکمل طور پر متصل خلیات شامل ہوتے ہیں۔کوولولول سطحوں پر موجود پلیٹیں صاحبان کے لیے استعمال ہوتی ہیں جیسے کہ کنارے، سوراخ اور شکلوں کو نکالنے کے لیے پلیٹیں کم کرتی ہیں ۔

تصویر کلاس کی شناخت کے لئے CNN )

تصویری کلاس بندی کے لیے سی این سی استعمال کرنے کے لیے پہلے سے موجود تصاویر کو نیٹ ورک میں کھلایا گیا اور انہیں کھلایا گیا ماڈل سیکھنا سیکھ تا ہے تاکہ تربیت کے دوران مخصوص کلاسوں سے متعلق متعلقہ خصوصیات اور خصوصیات معلوم کرسکیں۔ سی این سی تعلیم کے بعد سیکھی ہوئی معلومات پر مبنی نئے تصورات مرتب کیے جا سکتے ہیں۔

کلیدی تکنیک اور بہترین مشق

CNS کے مؤثر اطلاق میں ڈیٹا کی ترسیل، معطلی اور منتقلی کی تکنیکیں شامل ہیں۔ Data Adatement میں ڈیٹا سیٹ تفریق بڑھ جاتی ہے، کمیت کو روک دیتا ہے اور محدود اعداد پر عمل میں بہتری لانے کے لیے لیورجی ماڈلز کو منتقل کر دیتا ہے۔

  • ڈیٹا ترمیم
  • باقاعدگی سے ورزش کریں
  • نقل و حمل
  • گرم‌وشاداب‌گرم
  • ماڈل تجزیے