Cum funcționează rețelele neuronale convoluționale?
Cum funcționează rețelele neuronale convoluționale?

Video: Cum funcționează rețelele neuronale convoluționale?

Video: Cum funcționează rețelele neuronale convoluționale?
Video: What are Convolutional Neural Networks (CNNs)? 2024, Noiembrie
Anonim

A Rețeaua neuronală convoluțională (ConvNet/CNN) este un algoritm de învățare profundă care poate prelua o imagine de intrare, poate atribui importanță (greutăți și părtiniri învățate) diverselor aspecte/obiecte din imagine și poate să le diferențieze unul de celălalt.

De asemenea, întrebarea este, la ce sunt bune rețelele neuronale convoluționale?

Aceasta este ideea din spatele utilizării pooling-ului rețele neuronale convoluționale . Punerea în comun strat servește la reducerea progresivă a dimensiunii spațiale a prezentării, la reducerea numărului de parametri, a amprentei memoriei și a volumului de calcul în reţea , și, prin urmare, pentru a controla, de asemenea, supraadaptarea.

De asemenea, ce sunt filtrele în rețelele neuronale convoluționale? În convoluțional ( filtrare și codificare prin transformare) rețele neuronale (CNN) fiecare reţea stratul acționează ca o detectare filtru pentru prezența unor caracteristici sau modele specifice prezente în datele originale.

Știți, de asemenea, cum învață un CNN?

Pentru că CNN se uită la pixeli în context, ea este capabil să învăța modele și obiecte și le recunoaște chiar dacă acestea sunt în diferite poziții pe imagine. CNN-uri (straturi convoluționale pentru a fi mai precis) învăța așa-numitele filtre sau nuclee (uneori numite și nuclee de filtru).

Care este scopul stratului de convoluție?

Primar scopul Convoluției în cazul aConvNet este de a extrage caracteristici din imaginea de intrare. Convoluţie păstrează relația spațială dintre pixeli prin învățarea caracteristicilor imaginii folosind pătrate mici de date de intrare.

Recomandat: