Convoutional Neural نیٹ ورکس (CNs)، تصاویر شناسی کے کاموں کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والے گہرے تعلیمی ماڈلز کی درجہ بندی ہے. وہ خودبخود اور مطابقت پذیری کے لیے بنائے گئے ہیں ان خصوصیات کو اندراج کے لیے sput arearchiaries in مناسب طریقے سے سیکھنے کے لیے. یہ مضمون تصویر شناسی میں این سی این اے کے بنیادی نظریات اور عملی اطلاقات کا جائزہ لیتا ہے۔

کوانولوتل نیورل نیٹ ورکس کے بڑے بڑے حصے

سیزن کئی ٹکڑوں پر مشتمل ہوتا ہے جن میں کوانولول سطحیں ، پُل‌و رفیقی اور مکمل طور پر متصل‌شُدہ تہیں شامل ہوتی ہیں ۔

یہ ایک ایسی چیز ہے جس سے ہم اپنے اندر بہت سی چیزوں کو پیدا کر سکتے ہیں ۔

سی این‌این کی عملی اطلاقات

ان میں تصاویر اور کلاس کی تصاویر کو درج کرنے والی تصاویر جیسے کام اور ان میں شامل دیگر تصاویر کو شناخت کرنے کے کام میں کافی بہتری آئی ہے ۔

مقبول فریم ورک جیسے کہ ٹینسورفل اور پے ٹورچ کی ترقی اور تربیت کو آسان بناتے ہیں۔سی این سی کے ماڈلز کی تربیت حاصل کرنے والے ٹرانسپورٹ سیکھنے میں شامل ہیں جو فنی ترقیاتی ماڈلز پر مشتمل ہے، عام طور پر محدود اعداد کے ساتھ اعلیٰ کارکردگی حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

مشق میں CNA کی تیاری

ڈیٹا کی تیاری میں ڈیٹا کی تیاری ، نیٹ ورک آرکیٹیکچر اور تربیت‌وتربیتی ماڈلز کی تیاری شامل ہیں ۔

تربیت کے لئے مناسب ہائیپرپرمیٹر کا انتخاب کرنا پڑتا ہے جس میں سیکھنے کی شرح ، اُس کی مقدار اور تعداد بہت زیادہ ہوتی ہے ۔

  • ڈیٹا کو قبل از وقت تقسیم کرنے کے لیے
  • ماڈل آرکیٹیکٹ ڈیزائن
  • تربیت اور اصلاح
  • ماڈل تجزیے