Qalipaata neruunikuunia kingusinnerpaamik digitekilu ilinniartitsisut
qimussimikku neuralinik piffissaq, kingorna Commissioneri sananeqaatigisarpoq, taamaattoorlutik:
1. Aamma sananeqaatit: MNIST-at kingusinnermut pujortunik, sananeqaatit soqutigisarpoq. 60.000-nik pujortunit kingusinnermut, 10.000-nik pilersaarusiornermut. Sapaatit assigiinngitsut 28x28 pixels-imik, kingusinnermut soqutigisarpoq (0-9). Pujortunit sananeqaatit nalunaarutigisarpoq, 255-mut tunngasut (0-1).
2. Pissuseqarfik sananeqaat: CNN (Convolutional Neural Network) sananeqaatit pujortunit. Pissuseqarfik:
- Pissutaa: 28x28 pixels-imik pujortunit.
- Convolutional: Convolutional layer-iluunniit features extractor-mik.
- MaxPool: MaxPool layer-iluunniit dimensionality pujortunit, computation-al efficiency pujortunit.
- Dropout: Dropout layer-iluunniit overfitting-mik pujortunit, neurons random drop.
- Flatten: Flatten layer-iluunniit one-dimensional array-mik.
- Dense: Dense layer-iluunniit specified number neurons.
- Output: Output layer-iluunniit 10 neurons, 10 possible digits (0-9).
3. Model pujortunit: Backpropagation pujortunit, training data-mik pujortunit. Cross-entropy loss function, Adam optimizer pujortunit.
4. Testing, Evaluation: Training ataaniittoq, test data-mik pujortunit. Model accuracy pujortunit, tweak architecture, training parameters pujortunit.