کتوں بمقابلہ بلیوں کی شناخت کے لیے CNN کی آؤٹ پٹ پرت میں صرف 2 نوڈس کیوں ہیں؟
کتوں بمقابلہ بلیوں کی شناخت کے لیے Convolutional Neural Network (CNN) کی آؤٹ پٹ پرت میں درجہ بندی کے کام کی بائنری نوعیت کی وجہ سے عام طور پر صرف 2 نوڈس ہوتے ہیں۔ اس مخصوص معاملے میں، مقصد یہ طے کرنا ہے کہ آیا کوئی ان پٹ امیج "کتے" کلاس سے تعلق رکھتا ہے یا "بلی" کلاس سے۔ نتیجے کے طور پر، پیداوار
TensorFlow میں نیورل نیٹ ورک ماڈل میں آؤٹ پٹ لیئر اور پوشیدہ پرتوں میں کیا فرق ہے؟
TensorFlow میں نیورل نیٹ ورک ماڈل میں آؤٹ پٹ لیئر اور پوشیدہ پرتیں الگ الگ مقاصد کی تکمیل کرتی ہیں اور مختلف خصوصیات رکھتی ہیں۔ ان تہوں کے درمیان فرق کو سمجھنا عصبی نیٹ ورکس کو مؤثر طریقے سے ڈیزائن کرنے اور تربیت دینے کے لیے بہت ضروری ہے۔ آؤٹ پٹ پرت نیورل نیٹ ورک ماڈل کی آخری پرت ہے، جو مطلوبہ آؤٹ پٹ یا پیداوار کے لیے ذمہ دار ہے۔
نیورل نیٹ ورک ماڈل میں آؤٹ پٹ پرت میں تعصب کی تعداد کا تعین کیسے کیا جاتا ہے؟
نیورل نیٹ ورک ماڈل میں، آؤٹ پٹ پرت میں تعصب کی تعداد کا تعین آؤٹ پٹ پرت میں نیوران کی تعداد سے ہوتا ہے۔ آؤٹ پٹ پرت میں ہر نیوران کو اس کے وزنی مجموعہ میں ایک تعصب کی اصطلاح شامل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اس میں لچک اور کنٹرول کی سطح متعارف کرائی جا سکے۔
مثال میں استعمال کیے گئے نیورل نیٹ ورک کے فن تعمیر کی وضاحت کریں، بشمول ایکٹیویشن کے افعال اور ہر پرت میں یونٹس کی تعداد۔
مثال میں استعمال کیے گئے نیورل نیٹ ورک کا فن تعمیر ایک فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک ہے جس میں تین پرتیں ہیں: ایک ان پٹ پرت، ایک پوشیدہ پرت، اور ایک آؤٹ پٹ پرت۔ ان پٹ لیئر 784 یونٹس پر مشتمل ہے، جو ان پٹ امیج میں پکسلز کی تعداد کے مساوی ہے۔ ان پٹ پرت میں ہر یونٹ شدت کی نمائندگی کرتا ہے۔
TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے امیج کلاسیفائر میں آؤٹ پٹ لیئر کا کیا کردار ہے؟
TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے امیج کلاسیفائر میں آؤٹ پٹ پرت ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ نیورل نیٹ ورک کی آخری پرت کے طور پر، یہ ان پٹ امیج کی بنیاد پر مطلوبہ آؤٹ پٹ یا پیشن گوئی پیدا کرنے کے لیے ذمہ دار ہے۔ آؤٹ پٹ پرت ایک یا زیادہ نیوران پر مشتمل ہوتی ہے، ہر ایک مخصوص طبقے یا زمرے کی نمائندگی کرتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو کا تعارف, تصویری درجہ بندی کرنا, امتحان کا جائزہ