A megoldási ötlet megvalósítása során egy prediktív webszolgáltatás és egy Java ETL -szolgáltatás (kinyerés, átalakítás, betöltés) is a virtuális gépre lesz írva, mindegyik a saját tárolójában. Azure Kubernetes Service (AKS): A megoldás üzembe helyezése Azure Kubernetes Service kubernetes által felügyelt fürtöt futtat. A tárolók a Azure Container Registry tárolt rendszerképekből vannak üzembe helyezve. Konvolúciós neurális hálózati architektúra / CNN Architecture | Marjolein. A forgatókönyv üzembe helyezése Az ebben a cikkben tárgyalt megoldási ötlet megvalósítása elemzi az áramköri panel gyártóüzemében a szerelősor kamerái által generált elektronikus alkatrész-képeket, és észleli azok hibaállapotát. A cél az emberi beavatkozás szükségességének minimalizálása vagy megszüntetése. A megoldás egy 50 rejtett réteget tartalmazó konvolúciós neurális hálózat (CNN) használatával hoz létre egy képosztályozó rendszert, amely egy ImageNet-adathalmaz 350 000 képére van előre betanítve a képek vizuális funkcióinak létrehozásához az utolsó hálózati réteg eltávolításával. Ezekkel a funkciókkal betanítunk egy megnövelt döntési fát, amely a képet "pass" vagy "fail" értékként sorolja be, és végső pontozást végez az üzem peremhálózati gépein.
A CNN-ben egy képet inputként veszünk fel, fontosságot tulajdonítunk a kép különböző aspektusainak/jellemzőinek, és képesek vagyunk megkülönböztetni egymástól. A CNN-ben szükséges előfeldolgozás sokkal kisebb, mint más osztályozási algoritmusok. klasszikus CNN osztályozás kutya és macska között építészet: a kép mátrix ábrázolása. számítógépek nem látja a dolgokat, mint mi, a számítógépek kép nem más, mint egy mátrix. a CNN-nek általában három rétege van: konvolúciós réteg, pooling réteg és teljesen összekapcsolt réteg. különböző rétegek a CNN-ben konvolúciós réteg: biztos vagyok benne, hogy már találkoztál a konvolúció szóval az életedben, és itt a jelentése nem változik. Igen! igazad van, ez a réteg arról szól, convolving tárgyak egymásra. A konvolúciós réteg a CNN központi építőeleme. A hálózat számítási terhelésének fő részét hordozza. a konvolúció fő célja olyan jellemzők kinyerése, mint az élek, színek, sarkok a bemenetből. Konvolúciós neurális hálózatok | A 10 legjobb réteg a CNN-ben. Ahogy mélyebbre megyünk a hálózaton belül, a hálózat elkezdi azonosítani a bonyolultabb jellemzőket, például alakzatokat, számjegyeket, arcrészeket is.
Pooling Az általános kifejezések összevonása utal, hogy egy kis része, tehát itt egy kis része a bemeneti, majd próbálja meg, hogy az átlagos érték a továbbiakban átlagos összevonása, vagy egy maximális értéket nevezik max összevonása, így ezzel összevonása egy képet, nem vesszük ki az összes értékek teszünk egy összesített érték felett az értékek jelen!! !, itt egy példa max pooling szóval itt egy lépés, két teszünk a maximális érték jelen van a mátrix Aktiválás funkció Az aktiválás funkció a csomópont, amit tesz, végén vagy között Neurális Hálózatok.
Nem feltétlen lenne szükséges a képek feltöltése, de őszintén megmondom a gyorsabb mint az én kis demo szerverem. Köszi. kösz! végre valami szakmai. jöhet még a témában további írás!
Kipárnázás Szóval mit tehetünk, ha úgy gondoljuk a bemenet szélén lévő adatoknak szeretnénk nagyobb fontosságot tulajdonítani? A fő probléma ugye, hogy a mag függvénynek teljes egészében a bemenetre kell illeszkednie. Innen gyorsan el is lehet jutni az ötlethez, hogy mi lenne ha megnagyobbítanánk a képet? Például ha körbevennénk 0-al. Valahogy így: Voilà! Már is megoldottuk, hogy a szélső neuronoknak sokkal több kapcsolata legyen. Persze ez nem biztos, hogy jó nekünk, lévén a KNN egyik előnye, hogy nem teljesen kapcsolt, és így kevesebb súlyt kell optimalizálni. Visszajátszás Most nézzük meg mi történik a visszajátszás során. A teljesen kapcsolt hálózatról szóló bejegyzésben már megnéztük a visszajátszás matematikai lépéseit úgyhogy itt ezzel most nem foglalkoznék. Helyette koncentráljunk arra, hogy miben tér el a két rendszer. Ugye az egyértelmű, hogy a következő rétegtől megkapjuk, hogy mekkora mértékben járult a hibához az. Jelöljük ezeket deltával: De hogy, határozzuk meg, hogy melyik súly mekkora részben felelős a hibáért a bemeneti és a konvolúciós réteg között.
Az összes réteg ugyanaz, mint az AlexNet. A ZF Net beállítja a réteg paramétereit, például a szűrő méretét vagy az AlexNet sztrájkját, ami lehetővé teszi a hibaarány csökkentését. GoogLeNet Ezt az architektúrát 2014-ben fejlesztették ki. Az alapfok az induló réteg. Ez a réteg a nagyobb területet takarja, de a kép apró információit veszi figyelembe. A teljesítmény javítása érdekében a GoogLeNet kilenc kezdő modult használ. Mivel a kezdő réteg hajlamos a túlteljesítésre, itt több nemlinearitást és kevesebb paramétert használunk. A maximális összevonási réteg az előző réteg kimenetének összekapcsolására szolgál. Ennek az architektúrának 22 rétege van, a paraméterek pedig 12x kevesebbek. Ez pontosabb, mint az AlexNet, gyorsabb is. A hibaarány viszonylag alacsonyabb. Az átlagos összevonási réteget a végén használják egy teljesen összekapcsolt réteg helyett. Csökkent a számítás, nő a mélység és a szélesség. Számos kezdőmodul csatlakozik, hogy mélyebben beépüljenek az építészetbe. A GoogLeNet felülmúlta az összes többi, 2014-ig kifejlesztett architektúrát.
A Teljesen összekapcsolt réteg egy lehetséges nemlineáris függvényt tanul meg ebben a térben. Most, hogy a bemeneti képünket többszintű Perceptronunk számára megfelelő formává alakítottuk, a képet egy oszlop vektor. A lapított kimenetet egy előre irányított ideghálózatba táplálják, és a tréning minden iterációjára alkalmazzák a szaporítást. Korszakok során a modell képes megkülönböztetni az uralkodó és bizonyos alacsony szintű jellemzőket a képek között, és a Softmax osztályozási technikával osztályozni őket. A CNN-ek különböző architektúrái állnak rendelkezésre, amelyek kulcsfontosságúak voltak olyan algoritmusok készítése, amelyek belátható időn belül az AI egészét táplálják és működtetik. Néhányat az alábbiakban sorolunk fel: LeNet AlexNet VGGNet GoogLeNet ResNet ZFNet
Menjünk-e káromkodni-e A térre káromkodni jöttök-e? (x2)
Tha Shudras: megjelent az új videó, a Süss fel nap Trap kapitányék friss klipje 10. Paloznaki Jazzpiknik: augusztusban jubilál a fesztivál Három nap jazz, funk, pop és sou Paloznakon Electropop dallal tér vissza a tatabányai Scage zenekar A dalhoz klipet is forgattak, nézd meg nálunk! Influenszereket raboltak el Budapesten, és live-ozásra kényszerítették őket ITT AZ ÚJ CARBONFOOLS VIDEÓ! Belga egy két hạ long. Pribelszki most a líraiabb oldalából mutat meg egy darabot Dalt írt feleségének Pribelszki Norbi - most szülinapja alkalmából lepte meg kedvesét Az Európai Szociális Alap által meghirdetett pályázati lehetőségek Szociális innovációk a tisztességes környezetbarát és digitális átállásért Beszámoló a Mesterséges Intelligencia Szakmai Workshop és Kiállításról Tudományos demonstrációk is megtekinthetők voltak Változatok egy kaptafára - a zene és a dalszövegírás algoritmusai Hallgasd meg a YouTube-on, a Spotin vagy az Anchor-on Megérkezett a Hangmágusok, "Magyarország leghangosabb sorozata! " Már elérhető a YouTube-on Cserfalvi 'Töfi' Zoltán és Szijártó 'Szupermen' Zsolt vadonatúj zenei sorozata kapcsolódó dalok Belga: Zsolti a béka Eyo*!
Menjünk-e káromkodni-e A térre káromkodni jöttök-e? (x2) A női ruházat tavaszi és nyári kollekciójában főként blúzok és overallok, férfi nadrágok vagy rövidnadrágok. Őszi és téli kollekció jellemző a meleg ruhát. Meg fogja találni a kardigánok vagy zakók, kabátok és parkok. Természetesen nem tudjuk garantálni, hogy webshop az Zara ruházat említett sorolt áruk. Tavaszi ruházat Nyári ruházat Őszi ruházat Téli ruházat Ujjatlanok, blúzok A Zara ujjatlanok mind a női, mind a férfi kollekcióban elérhetők, és a sport mellett szabadidős célokra is felhasználhatók. A közös szín fehér, de más színek, mint a fekete vagy a minták vagy nyomtatványok. A blúzok inkább formális típusú női ruhák, ezért ideális választás a munkához. Számos változat létezik, ahol megtalálod a blúzt, például vágásokkal vagy kitett vállakkal. Overálok Tipikusan a hölgyek Zara overálok, amely visszatér a divathoz. Ezek olyan készletek, amelyek ötvözik a ruha felső és alsó részét. Belga egy két há - YouTube. Különféle változatokban megtalálhatók az overalok, beleértve a nyári overálokat is, amelyek pólókból és rövidnadrágból vagy hosszú lábú és lábszárú szociális nadrágból állnak.
A bővítmények legtöbbször a munkánkat teszik gördülékenyebbé, segítenek egy kattintásra elérni a leggyakrabban használt eszközeinket. A böngésző felső sávjából elérhető ikonoknak is vannak azonban limitációik. Míg egy-két URL, kulcsszó, esetleg színkombináció feltérképezésében hasznosak, addig a vizsgált elemek számának növelésével használatuk körülményes lesz. Belga egy két ha ha. Ilyenkor érdemes inkább a szoftveres megoldásokhoz és a jó öreg Excelhez, Google Spreadsheethez fordulnunk. Te milyen bővítményekkel hozod ki a legtöbbet böngésződből és magadból? Nem nagy baj, ha nem tudsz mindent pontosan kifejezni, nyugodtan próbálkozhatsz egyszerűsítésekkel, körülírásokkal is. Semmiképpen ne ijedj meg, még akkor sem, ha esetleg éppen a szituáció kulcsszava nem jut eszedbe, valahogy azért biztosan tovább tudsz menni a beszélgetésben és a vizsgáztató is segíteni fog. Ha a legfontosabb információkat már közölted, lehetsz kreatív, és akár még humort is belevihetsz az adott helyzetbe. Gondold át, tudnál-e még valamit hozzátenni az adott szituációhoz, tudnál-e kezdeményezni azon túl is, amit feltétlenül el kell mondanod.