Mạng nơ-ron tích tụ hoạt động như thế nào?
Mạng nơ-ron tích tụ hoạt động như thế nào?

Video: Mạng nơ-ron tích tụ hoạt động như thế nào?

Video: Mạng nơ-ron tích tụ hoạt động như thế nào?
Video: Mô hình ngôn ngữ và mạng nơ ron hồi quy (Language Model and Recurrent Neural Network) 2024, Có thể
Anonim

MỘT Mạng thần kinh chuyển đổi (ConvNet / CNN) là thuật toán aDeep Learning có thể lấy hình ảnh đầu vào, phân bổ (trọng số và thành kiến có thể học được) cho các khía cạnh / đối tượng khác nhau trong hình ảnh và có thể phân biệt cái này với cái khác.

Một câu hỏi nữa là, mạng nơ-ron tích tụ tốt cho việc gì?

Đây là ý tưởng đằng sau việc sử dụng gộp trong mạng nơ ron phức hợp . Tổng hợp lớp phục vụ để giảm dần kích thước không gian của phần trình bày đó, để giảm số lượng tham số, dấu chân bộ nhớ và lượng tính toán trong mạng , và sau đó cũng để kiểm soát việc trang bị quá mức.

Ngoài ra, các bộ lọc trong mạng nơ-ron tích tụ là gì? Trong phức tạp ( lọc và mã hóa bằng cách chuyển đổi) mạng thần kinh (CNN) mọi mạng lớp hoạt động như một phát hiện lọc cho sự hiện diện của các tính năng hoặc mẫu cụ thể có trong dữ liệu ban đầu.

Cũng biết, CNN học như thế nào?

Vì CNN nhìn vào pixel trong ngữ cảnh, nó Là có thể học các mẫu và đối tượng và đặc điểm nhận dạng ngay cả khi chúng là ở các vị trí khác nhau trên hình ảnh. CNNs (các lớp phức hợp cụ thể) học vì vậy được gọi là bộ lọc hoặc hạt nhân (đôi khi còn được gọi là bộ lọc).

Mục đích của lớp chập là gì?

Tiểu học mục đích của Convolution trong trường hợp của aConvNet là trích xuất các tính năng từ hình ảnh đầu vào. Convolution duy trì mối quan hệ không gian giữa các pixel bằng cách tìm hiểu các tính năng hình ảnh bằng cách sử dụng các ô vuông nhỏ của dữ liệu đầu vào.

Đề xuất: