Kuidas konvolutsioonilised närvivõrgud töötavad?
Kuidas konvolutsioonilised närvivõrgud töötavad?

Video: Kuidas konvolutsioonilised närvivõrgud töötavad?

Video: Kuidas konvolutsioonilised närvivõrgud töötavad?
Video: Hidden Turbulence in The Atmosphere of The Sun Revealed by New AI Model 2024, November
Anonim

A Konvolutsiooniline närvivõrk (ConvNet/CNN) on süvaõppe algoritm, mis suudab sisestada sisendpildi, määrata pildi erinevatele aspektidele/objektidele olulisuse (õpitavad kaalud ja kalded) ning suudab neid üksteisest eristada.

Samuti on küsimus, milleks on konvolutsioonilised närvivõrgud head?

See on ühinemise kasutamise idee konvolutsioonilised närvivõrgud . Ühinemine kiht aitab järk-järgult vähendada esituse ruumilist suurust, vähendada parameetrite arvu, mälujalajälge ja arvutusmahtu. võrku ja seega ka ülepaigutamist kontrollida.

Samuti, mis on filtrid konvolutsioonilistes närvivõrkudes? sisse konvolutsiooniline ( filtreerimine ja kodeerimine teisendusega) närvivõrgud (CNN) iga võrku kiht toimib tuvastajana filter algandmetes esinevate spetsiifiliste tunnuste või mustrite olemasolu eest.

Tea ka, kuidas CNN õpib?

Kuna CNN vaatab piksleid kontekstis, see on suuteline õppida mustrid ja objektid ning tunnevad need ära isegi siis, kui nad on on pildil erinevates kohtades. CNN-id (konvolutsioonikihid, et olla konkreetsed) õppida niinimetatud filtrid või tuumad (mõnikord nimetatakse ka filtrikerneliteks).

Mis on konvolutsioonikihi eesmärk?

Esmane Konvolutsiooni eesmärk aConvNeti puhul on sisendpildist funktsioonide eraldamine. Konvolutsioon säilitab pikslitevahelise ruumilise suhte, õppides sisendandmete väikeste ruutude abil pildifunktsioone.

Soovitan: