కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) క్లాస్ లేబుల్లను సూచించడానికి వన్-హాట్ వెక్టర్స్ సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి. ఈ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, CNN అనేది ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన లోతైన అభ్యాస నమూనా. CNNలలో వన్-హాట్ వెక్టర్స్ ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయో అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము ముందుగా క్లాస్ లేబుల్ల భావన మరియు వాటి ప్రాతినిధ్యాన్ని గ్రహించాలి.
చిత్ర వర్గీకరణలో, ప్రతి చిత్రం నిర్దిష్ట తరగతి లేదా వర్గానికి కేటాయించబడుతుంది. ఈ తరగతులు పిల్లులు, కుక్కలు మరియు కార్ల వంటి వస్తువుల నుండి భావోద్వేగాలు లేదా చర్యల వంటి మరింత వియుక్త భావనల వరకు ఉంటాయి. చిత్రాలను ఈ తరగతులలో వర్గీకరించడానికి CNNకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి, తరగతి లేబుల్లను సంఖ్యాపరంగా సూచించడానికి మాకు ఒక మార్గం అవసరం. వన్-హాట్ వెక్టర్స్ ఈ ప్రయోజనం కోసం తగిన ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తాయి.
వన్-హాట్ వెక్టర్ అనేది బైనరీ వెక్టర్, ఇక్కడ అన్ని మూలకాలు సున్నాగా ఉంటాయి, ఒక మూలకం ఒకదానికి సెట్ చేయబడి ఉంటుంది. వెక్టర్ యొక్క పొడవు వర్గీకరణ సమస్యలోని తరగతుల సంఖ్యకు సమానం. ప్రతి తరగతికి ఒక ప్రత్యేక సూచిక కేటాయించబడుతుంది మరియు వన్-హాట్ వెక్టర్లోని సంబంధిత మూలకం ఒకదానికి సెట్ చేయబడుతుంది, అయితే అన్ని ఇతర మూలకాలు సున్నాకి సెట్ చేయబడతాయి.
ఉదాహరణకు, పిల్లి, కుక్క మరియు కారు అనే మూడు తరగతులతో వర్గీకరణ సమస్యను పరిశీలిద్దాం. మేము ఈ తరగతులకు వరుసగా 0, 1 మరియు 2 సూచికలను కేటాయించవచ్చు. "పిల్లి" తరగతికి వన్-హాట్ వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యం [1, 0, 0], "కుక్క" కోసం ఇది [0, 1, 0] మరియు "కారు" కోసం ఇది [0, 0, 1].
CNN సందర్భంలో, శిక్షణ డేటా యొక్క గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్లను సూచించడానికి వన్-హాట్ వెక్టర్స్ ఉపయోగించబడతాయి. శిక్షణ ప్రక్రియలో, CNN ఇన్పుట్ ఇమేజ్ యొక్క క్లాస్ లేబుల్ను అంచనా వేయడం నేర్చుకుంటుంది. ఊహించిన తరగతి లేబుల్ ఒక-హాట్ వెక్టర్గా కూడా సూచించబడుతుంది. ఊహించిన వన్-హాట్ వెక్టర్ను గ్రౌండ్ ట్రూత్ వన్-హాట్ వెక్టర్తో పోల్చడం ద్వారా, CNN అంచనా వేసిన మరియు వాస్తవ క్లాస్ లేబుల్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని కొలవగలదు, దాని అంతర్గత పారామితులను నవీకరించడానికి మరియు దాని వర్గీకరణ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, చిత్ర వర్గీకరణ పనుల్లో క్లాస్ లేబుల్లను సూచించడానికి CNNలలో వన్-హాట్ వెక్టర్స్ ఉపయోగించబడతాయి. నెట్వర్క్ దాని వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని తెలుసుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పిస్తూ, ఊహించిన మరియు గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్ల పోలికను ప్రారంభించే సంఖ్యా ప్రాతినిధ్యాన్ని అవి అందిస్తాయి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN):
- తయారు చేయబడిన అతిపెద్ద కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఏది?
- అవుట్పుట్ ఛానెల్లు ఏమిటి?
- ఇన్పుట్ ఛానెల్ల సంఖ్య (nn.Conv1d యొక్క 2వ పరామితి) అంటే ఏమిటి?
- శిక్షణ సమయంలో CNN పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కొన్ని సాధారణ పద్ధతులు ఏమిటి?
- CNNకి శిక్షణ ఇవ్వడంలో బ్యాచ్ పరిమాణం యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి? ఇది శిక్షణ ప్రక్రియను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
- డేటాను శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణ సెట్లుగా విభజించడం ఎందుకు ముఖ్యం? ధృవీకరణ కోసం సాధారణంగా ఎంత డేటా కేటాయించబడుతుంది?
- మేము CNN కోసం శిక్షణ డేటాను ఎలా సిద్ధం చేస్తాము? చేరిన దశలను వివరించండి.
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)కి శిక్షణ ఇవ్వడంలో ఆప్టిమైజర్ మరియు లాస్ ఫంక్షన్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- CNN శిక్షణ సమయంలో వివిధ దశల్లో ఇన్పుట్ డేటా ఆకృతిని పర్యవేక్షించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
- ఇమేజ్లు కాకుండా ఇతర డేటా కోసం కన్వల్యూషనల్ లేయర్లను ఉపయోగించవచ్చా? ఒక ఉదాహరణ అందించండి.
కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి