Kuinka konvoluutiohermoverkot toimivat?
Kuinka konvoluutiohermoverkot toimivat?

Video: Kuinka konvoluutiohermoverkot toimivat?

Video: Kuinka konvoluutiohermoverkot toimivat?
Video: Miten voin edistää aivoterveyttäni? 2024, Marraskuu
Anonim

A Konvoluutiohermoverkko (ConvNet/CNN) on Deep Learning -algoritmi, joka voi ottaa sisään syötekuvan, määrittää tärkeysjärjestyksen (oppivat painot ja poikkeamat) kuvan eri aspekteille/objekteille ja erottaa ne toisistaan.

Kysymys kuuluu myös, mihin konvoluutiohermoverkot ovat hyviä?

Tämä on poolingin käytön idea konvoluutiohermoverkot . Yhteistyö kerros vähentää asteittain esityksen spatiaalista kokoa, pienentää parametrien määrää, muistijalanjälkeä ja laskennan määrää verkkoon , ja siten myös ylisovituksen hallintaan.

Mitä ovat myös suodattimet konvoluutiohermoverkoissa? Sisään konvoluutiomainen ( suodatus ja koodaus muunnoksen avulla) neuroverkot (CNN) joka verkkoon kerros toimii ilmaisimena suodattaa alkuperäisissä tiedoissa olevien erityispiirteiden tai kuvioiden esiintymisen vuoksi.

Tiedä myös, miten CNN oppii?

Koska CNN tarkastelee pikseleitä kontekstissa, se On kyetä oppia kuvioita ja esineitä ja tunnistaa ne, vaikka ne ovat kuvan eri kohdissa. CNN:t (konvoluutiokerrokset erikseen) oppia niin kutsuttuja suodattimia tai ytimiä (joskus kutsutaan myös suodatinytimiksi).

Mikä on konvoluutiokerroksen tarkoitus?

Ensisijainen Convolution tarkoitus aConvNetin tapauksessa on poimia ominaisuuksia syötekuvasta. Convolution säilyttää kuvapisteiden välisen spatiaalisen suhteen oppimalla kuvan ominaisuuksia käyttämällä pieniä syöttötiedon neliöitä.

Suositeltava: