Xiga xigaHagaha xiga
Softmax Regression for Multiclassification
Farsamo
HAGAHA Farsamada
YAMNet waa shabakad neural ah oo horay loo tababaray si loo kala saaro dhacdooyinka maqalka iyadoo la adeegsanayo erayada fasalka AudioSet.
Waxa ay soo saartaa buundooyinka fasalka qaab-dhismeedka iyo isku-xidhka ka caawin kara raadinta dhawaaqa ama wareejinta waxbarashada, laakiin saadaalinteedu waxay ka tarjumaysaa cashuurta tababarka mana aha nidaam faham maqal oo caalami ah.
YAMNet waa kala saare dhacdo maqal ah oo horay loo tababaray oo lagu sii daayay kaydka moodooyinka TensorFlow. Nashqada la diiwaan galiyay ayaa saadaalisay 521 AudioSet xiisado dhacdo waxayna adeegsataa qaab MobileNetV1 qaab-dhismeedka qotodheer ee kala go'a. Waxay u soo celin kartaa buundooyinka fasallada ee fiimyada maqalka ee isdaba jooga ah, iyo sidoo kale ku dhejinta dhexdhexaadka ah. Natiijooyinkani waxay faa'iido u leeyihiin sahaminta dhawaaqa deegaanka iyo sidii matalaad bilow ah oo loogu talagalay hawl yar oo hoose. Dhibcaha fasalka waxay ku xidhan yihiin AudioSet ontology, oo ay ku jiraan qaybaha sida hadalka, muusiga, xayawaanka, iyo dhacdooyinka deegaanka. Liiska fasalku waxa uu qaabeeyaa waxa tusaaluhu muujin karo: haddii mashruucu u baahan yahay kala duwanaansho ka maqan ama ka ballaadhan cashuurta, qaabku si kalsooni leh uma bixin karo summadaas saxda ah sababtoo ah fasal la mid ah ayaa jira. U eeg khariidadaha iyo madmadowga halkii aad ula macaamili lahayd magacyada wax soo saarka sida xaqiiqo gaar ah oo mashruuc ah. Socod-socodka caadiga ah wuxuu culeysiyaa maqal, wuxuu u beddelaa heerka muunada la filayo iyo qaabka kanaalka, wuxuu wadaa moodeelka, wuxuuna isu geeyaa buundooyinka qaab-dhismeedka haddii natiijada heerka- clip-ka loo baahdo. Dib-u-samaynta waa inay noqotaa dib-u-samayn dhab ah, oo aan beddelin goobta xogta badan. Beddelka Mono, dhererka dalagga, iyo isku darka dhibcaha ayaa saameeya wax soo saarka. Hal dhacdo oo qaylo badan ayaa laga yaabaa inay xukumaan celceliska clip-ka, halka ugu badnaan ay xoojin karto togan kooban oo been ah. Barashada wareejinta, ku-xidhnaanta waxay quudin kartaa kala-soore u tababbaran tusaalooyinka loo calaamadeeyay hawsha la hiigsanayo. Haddii kale, hagaajinta hagaajinta waxay cusbooneysiisaa qaar ka mid ah miisaanka moodeelka. Doorashada saxda ah waxay kuxirantahay cabbirka xogta iyo tayada summada. U kala qaybso duubista il ama fadhi ka hor inta aanad soo saarin kala duwanaansho la kordhiyay, oo qiimee duubista madax-bannaan ee wakiillada. La soco khaladaadka gaarka ah ee fasalka iyo habaynta haddii buundooyinku kaxeeyaan heerarka. YAMNet waa nooc, ma aha xog la soo saaray ama ansaxinta wax soo saarka. Tababarkeeda ballaadhan waxa laga yaabaa inaanay matalin qalab gaar ah, deegaan wax lagu duubo, ama dhacdooyin naadir ah. Hubi shati siinta, moodeelka caddaynta, ku habboonaanta aaladda, iyo waxqabadka dadka loogu talagalay. Dib u eegis bini'aadamka ayaa laga yaabaa in loo baahdo marka calaamadaha dhacdada ay kiciyaan go'aannada.
Go'aamada qaab-dhismeedku waxay horseedaan waxqabadka iyo kharashka hawlgalka sannadaha.
Waxbarashada farsamada waxay ka caawisaa kooxaha inay doortaan xidhmo sax ah, ma aha oo kaliya kan ugu cusub.
Doorashooyinka injineernimada ee wanaagsan waxay yareeyaan shilalka la isku halleyn karo ee wax soo saarka.
Codeeyayaasha hore loo tababaray waxay sii wadi doonaan inay taageeraan barashada wareejinta miisaanka iyo ogaanshaha dhacdada qalabka. Moodooyinka cusub waxa laga yaabaa inay daboolaan cashuurta ballaadhan ama macnaha guud, halka shabakadaha is haysta sida YAMNet ay faa'iido u yihiin marka agabku xaddido arrinta. Kooxuhu waa in ay isbarbardhigaan fursadahan muuqaallada ku habboon goobta iyo isbeddellada raadraaca ee makarafoonnada iyo deegaanka. Dhibcaha moodelku waxay weli u baahan doonaan khariidad taxadir leh, cabbirid, iyo dib u eegis bini'aadamka marka go'aanadu ku xiran yihiin dhawaaqyo naadir ah. Kooxuhu waa in ay hayaan tusaalooyinka xaqiijinta domain-gaarka ah marka aaladaha iyo xaaladaha dhawaaqa ay isbedelaan. Ku soo celi tijaabooyinka ka dib isbeddelada dareemayaasha.
Qaabka la socodka dhawaqa ayaa YAMNet ku dabaqaya duubista deegaanka ee gaagaaban iyo isku geynta buundooyinka heerka shax ee kooban.
Soosaaruhu wuxuu u adeegsadaa ku-xidhka YAMNet sida agabka kala soocida yar ee qaybaha dhawaaqa gudaha ee dhuuban.
Falanqeeyuhu wuxuu khariidado mashruuca bartilmaameedkiisa fasalada AudioSet wuxuuna diiwaangeliyaa qaybaha aan lahayn wax toos ah oo u dhigma.
Kooxda moobaylku waxay cabbirtaa daahitaanka moodelka waxayna hubisaa dib u qaabaynta iyo beddelka kanaalka aaladaha loogu talagalay.
Hagaajinta hal bartilmaameed waxay qarin kartaa daciifnimada nidaamka ballaaran.
Kaabayaasha dhaqaalaha iyo dayactirka inta badan waa la dhayalsadaa.
Nabadgelyada iyo daldaloolada u fiirsashada ayaa kori kara marka nidaamyadu noqdaan kuwo aad u adag.
Qeex daahida, tayada, iyo bartilmaameedyada qiimaha ka hor inta aan la hirgelin.
Benchmark marka la eego culeyska dhabta ah iyo xaaladaha xogta.
La socodka qalabka khaladaadka, leexashada, iyo saamaynta isticmaalaha.
U diyaari dib-u-noqoshada iyo dariiqyada jawaab-celinta dhacdada ka hor inta aanad miisaan.
Free newsletter
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
YAMNet waa shabakad neural ah oo horay loo tababaray si loo kala saaro dhacdooyinka maqalka iyadoo la adeegsanayo erayada fasalka AudioSet. Waxa ay soo saartaa buundooyinka fasalka qaab-dhismeedka iyo isku-xidhka ka caawin kara raadinta dhawaaqa ama wareejinta waxbarashada, laakiin saadaalinteedu waxay ka tarjumaysaa cashuurta tababarka mana aha nidaam faham maqal oo caalami ah.
YAMNet waa kala soocida dhacdo maqal ah oo leh wax soo saarku ku xidhan yahay fasalada AudioSet.
Qaabku wuxuu daaha ka qaadayaa wax-ku-xidhka oo u adeegi kara sifooyin la bartay.
Qaabku si toos ah uma kala saari karo qaybaha ka maqan ama ka ballaadhan calaamadaha wax soo saarka.
Dib-u-qaabaynta dhabta ah waxay beddeshaa qiyamka muunadda; dib u calaamadinta xogta badan ma aha.
Ku-xidhnaanta waxay u shaqayn kartaa sifada gelinta ee kala soocida hoose.
Sii wad waxbarashada
Tilmaamayaal badan ayaa loo doortay mawduucan
Xiga xigaHagaha xiga
Softmax Regression for Multiclassification
Farsamo