Kā darbojas konvolucionālie neironu tīkli?
Kā darbojas konvolucionālie neironu tīkli?

Video: Kā darbojas konvolucionālie neironu tīkli?

Video: Kā darbojas konvolucionālie neironu tīkli?
Video: What are Convolutional Neural Networks (CNNs)? 2024, Novembris
Anonim

A Konvolūcijas neironu tīkls (ConvNet/CNN) ir dziļas mācīšanās algoritms, kas var uztvert ievades attēlu, piešķirt svarīgumu (apgūstamus svarus un novirzes) dažādiem attēla aspektiem/objektiem un spēj atšķirt vienu no otra.

Jautājums ir arī par to, kam ir piemēroti konvolucionālie neironu tīkli?

Šī ir ideja par apvienošanas izmantošanu konvolucionālie neironu tīkli . Apvienošana slānis kalpo, lai pakāpeniski samazinātu attēlojuma telpisko izmēru, samazinātu parametru skaitu, atmiņas nospiedumu un aprēķinu apjomu tīkls , un tādējādi arī kontrolēt pārmērību.

Kā arī, kas ir filtri konvolucionālajos neironu tīklos? In konvolucionāls ( filtrēšana un kodēšana ar transformāciju) neironu tīkli (CNN) katru tīkls slānis darbojas kā noteikšana filtru oriģinālajos datos esošo specifisku pazīmju vai modeļu klātbūtnei.

Zināt arī, kā CNN mācās?

Tāpēc ka CNN skatās uz pikseļiem kontekstā, tas ir spējīgs mācīties modeļus un objektus un atpazīst tos, pat ja tie ir ir dažādās attēla pozīcijās. CNN (konvolucionālie slāņi, lai tie būtu konkrēti) mācīties tā sauktie filtri vai kodoli (dažreiz saukti arī par filtru kodoliem).

Kāds ir konvolūcijas slāņa mērķis?

Primārais Konvolūcijas mērķis aConvNet gadījumā ir jāizņem līdzekļi no ievades attēla. Konvolūcija saglabā telpiskās attiecības starp pikseļiem, apgūstot attēla iezīmes, izmantojot mazus ievaddatu kvadrātus.

Ieteicams: