Jak działają konwolucyjne sieci neuronowe?
Jak działają konwolucyjne sieci neuronowe?

Wideo: Jak działają konwolucyjne sieci neuronowe?

Wideo: Jak działają konwolucyjne sieci neuronowe?
Wideo: What are Convolutional Neural Networks (CNNs)? 2024, Listopad
Anonim

A Konwolucyjna sieć neuronowa (ConvNet/CNN) to algorytm głębokiego uczenia się, który może przyjąć obraz wejściowy, przypisać wagę (nauczone wagi i uprzedzenia) do różnych aspektów/obiektów na obrazie i być w stanie odróżnić jeden od drugiego.

Pojawia się również pytanie, do czego służą splotowe sieci neuronowe?

To jest idea wykorzystania poolingu w splotowe sieci neuronowe . Łączenie warstwa służy do stopniowego zmniejszania przestrzennego rozmiaru prezentacji, do zmniejszania liczby parametrów, śladu pamięci i ilości obliczeń w sieć , a co za tym idzie, aby również kontrolować overfitting.

Co to są filtry w splotowych sieciach neuronowych? w konwolucyjny ( filtracja i kodowanie przez transformację) sieci neuronowe (CNN) co sieć warstwa działa jak detekcja filtr za obecność określonych cech lub wzorców występujących w oryginalnych danych.

Wiedz też, jak uczy się CNN?

Ponieważ CNN patrzy na piksele w kontekście, to jest zdolny do uczyć się wzory i przedmioty i rozpoznaje je, nawet jeśli są w różnych pozycjach na obrazie. CNN (warstwy splotowe konkretnie) uczyć się tak zwane filtry lub jądra (czasami nazywane również jądrami filtrów).

Jaki jest cel warstwy konwolucji?

Główny cel konwolucji w przypadku aConvNet jest wyodrębnienie funkcji z obrazu wejściowego. Skręt zachowuje przestrzenną relację między pikselami, ucząc się funkcji obrazu przy użyciu małych kwadratów danych wejściowych.

Zalecana: