Kako funkcioniraju konvolucijske neuronske mreže?
Kako funkcioniraju konvolucijske neuronske mreže?

Video: Kako funkcioniraju konvolucijske neuronske mreže?

Video: Kako funkcioniraju konvolucijske neuronske mreže?
Video: Neuronske mreže 2024, Svibanj
Anonim

A Konvolucijska neuronska mreža (ConvNet/CNN) je algoritam za duboko učenje koji može uzeti ulaznu sliku, dodijeliti važnost (učiljive težine i pristranosti) različitim aspektima/objektima na slici i biti sposoban razlikovati jedan od drugog.

Također se postavlja pitanje za što su konvolucijske neuronske mreže dobre?

Ovo je ideja koja stoji iza upotrebe udruživanja konvolucijske neuronske mreže . Udruživanje sloj služi za progresivno smanjenje prostorne veličine njegove prezentacije, za smanjenje broja parametara, memorijskog otiska i količine računanja u mreža , a time i za kontrolu prekomjerne opreme.

Također, što su filtri u konvolucijskim neuronskim mrežama? U konvolucijski ( filtriranje i kodiranje transformacijom) neuronske mreže (CNN) svaki mreža sloj djeluje kao detekcija filtar zbog prisutnosti specifičnih značajki ili uzoraka prisutnih u izvornim podacima.

Također Znajte, kako CNN uči?

Jer CNN gleda piksele u kontekstu, to je u stanju da naučiti uzorke i predmete te ih prepoznaje čak i ako su su na različitim pozicijama na slici. CNN-ovi (konvolucijski slojevi da budu određeni) naučiti takozvani filteri ili kerneli (ponekad se nazivaju i filterkerneli).

Koja je svrha konvolucionog sloja?

Primarni svrha konvolucije u slučaju aConvNet je izdvajanje značajki iz ulazne slike. Konvolucija čuva prostorni odnos između piksela učenjem značajki slike koristeći male kvadrate ulaznih podataka.

Preporučeni: