কাগল প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য কিছু সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জ এবং পদ্ধতিগুলি কী কী?

Kaggle প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর কর্মক্ষমতা উন্নত করার সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল প্রশিক্ষণ ডেটার প্রাপ্যতা এবং গুণমান। একটি সঠিক এবং শক্তিশালী CNN প্রশিক্ষণের জন্য, ফুসফুসের ক্যান্সারের চিত্রগুলির একটি বড় এবং বৈচিত্র্যময় ডেটাসেট প্রয়োজন। তবে, প্রাপ্তি

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

কনভোল্যুশনাল প্যাচের মাত্রা এবং চ্যানেলের সংখ্যা বিবেচনা করে কীভাবে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা গণনা করা যেতে পারে?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে টেনসরফ্লো-এর সাথে ডিপ লার্নিং-এ, একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা গণনার ক্ষেত্রে কনভোলিউশনাল প্যাচের মাত্রা এবং চ্যানেলের সংখ্যা বিবেচনা করা হয়। একটি 3D CNN সাধারণত ভলিউমেট্রিক ডেটা জড়িত কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন মেডিকেল ইমেজিং, যেখানে

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে প্যাডিংয়ের উদ্দেশ্য কী এবং টেনসরফ্লোতে প্যাডিংয়ের বিকল্পগুলি কী কী?

কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (CNNs) প্যাডিং স্থানিক মাত্রা সংরক্ষণ এবং কনভোলিউশনাল অপারেশন চলাকালীন তথ্যের ক্ষতি রোধ করার উদ্দেশ্যে কাজ করে। TensorFlow এর প্রেক্ষাপটে, ইনপুট এবং আউটপুট মাত্রার মধ্যে সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে কনভোলিউশনাল লেয়ারের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করতে প্যাডিং বিকল্প উপলব্ধ। সিএনএন ব্যাপকভাবে বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন টাস্কে ব্যবহৃত হয়, সহ

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

কিভাবে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মাত্রা এবং অগ্রগতির পরিপ্রেক্ষিতে 2D নেটওয়ার্ক থেকে আলাদা?

একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) মাত্রা এবং অগ্রগতির ক্ষেত্রে একটি 2D নেটওয়ার্ক থেকে আলাদা। এই পার্থক্যগুলি বোঝার জন্য, CNN এবং গভীর শিক্ষায় তাদের প্রয়োগ সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ। একটি সিএনএন হল এক ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক যা সাধারণত ভিজ্যুয়াল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

TensorFlow ব্যবহার করে Kaggle ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক চালানোর সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?

TensorFlow ব্যবহার করে Kaggle ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক চালানোর জন্য বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত। এই উত্তরে, আমরা প্রতিটি ধাপের মূল দিকগুলি হাইলাইট করে প্রক্রিয়াটির একটি বিশদ এবং ব্যাপক ব্যাখ্যা প্রদান করব। ধাপ 1: ডেটা প্রিপ্রসেসিং প্রথম ধাপ হল ডেটা প্রিপ্রসেস করা। এই লোড জড়িত

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,