Ako fungujú konvolučné neurónové siete?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:53

A Konvolučná neurónová sieť (ConvNet/CNN) je algoritmus hlbokého učenia, ktorý dokáže prijať vstupný obraz, priradiť dôležitosť (učiteľné váhy a odchýlky) rôznym aspektom/objektom v obraze a dokáže odlíšiť jeden od druhého.

Otázkou tiež je, na čo sú dobré konvolučné neurónové siete?

Toto je myšlienka použitia združovania konvolučné neurónové siete . Združovanie vrstva slúži na postupné zmenšovanie priestorovej veľkosti prezentácie, na zníženie počtu parametrov, pamäťovej stopy a množstva výpočtov v siete , a teda kontrolovať aj nadmerné vybavenie.

Tiež, čo sú filtre v konvolučných neurónových sieťach? In konvolučný ( filtrovanie a kódovanie transformáciou) neurálne siete (CNN) každý siete vrstva funguje ako detekcia filter pre prítomnosť špecifických vlastností alebo vzorov prítomných v pôvodných údajoch.

Tiež viete, ako sa CNN učí?

Pretože CNN pozerá na pixely v kontexte je schopný učiť sa vzory a predmety a rozpoznáva ich, aj keď sú sú v rôznych pozíciách na obrázku. CNN (konvolučné vrstvy sú konkrétne) učiť sa takzvané filtre alebo jadrá (niekedy nazývané aj filtračné jadrá).

Aký je účel konvolučnej vrstvy?

Primárne účel konvolúcie v prípade aConvNet je extrahovať funkcie zo vstupného obrazu. Konvolúcia zachováva priestorový vzťah medzi pixelmi učením sa obrazových prvkov pomocou malých štvorcov vstupných údajov.