Video: Bagaimanakah rangkaian saraf konvolusi berfungsi?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51
A Rangkaian Neural Konvolusi (ConvNet/CNN) ialah algoritma Pembelajaran Mendalam yang boleh mengambil imej input, memberikan kepentingan (berat dan berat sebelah boleh dipelajari) kepada pelbagai aspek/objek dalam imej dan dapat membezakan satu daripada yang lain.
Soalan juga ialah, apakah kebaikan rangkaian neural konvolusi?
Inilah idea di sebalik penggunaan pengumpulan dalam rangkaian neural convolutional . Pengumpulan lapisan berfungsi untuk mengurangkan saiz spatial persembahannya secara beransur-ansur, untuk mengurangkan bilangan parameter, jejak memori dan jumlah pengiraan dalam rangkaian , dan seterusnya mengawal pemasangan lampau.
Juga, apakah penapis dalam rangkaian saraf konvolusi? Dalam konvolusional ( penapisan dan pengekodan melalui transformasi) rangkaian saraf (CNN) setiap rangkaian lapisan bertindak sebagai pengesanan penapis untuk kehadiran ciri atau corak tertentu yang terdapat dalam data asal.
Juga Ketahui, bagaimana CNN belajar?
Kerana ia CNN melihat piksel dalam konteks, ia ialah boleh belajar corak dan objek dan mengenalinya walaupun mereka adalah dalam kedudukan berbeza pada imej. CNN (lapisan konvolusi untuk menjadi khusus) belajar jadi dipanggil penapis atau kernel (kadang-kadang juga dipanggil penapiskernels).
Apakah tujuan lapisan lilitan?
Yang utama tujuan Convolution dalam kes aConvNet adalah untuk mengekstrak ciri daripada imej input. Konvolusi mengekalkan hubungan spatial antara piksel dengan mempelajari ciri imej menggunakan petak kecil data input.
Disyorkan:
Bagaimanakah rangkaian selular berfungsi?
Rangkaian mudah alih juga dikenali sebagai rangkaian selular. Ia terdiri daripada 'sel,' yang merupakan kawasan daratan yang biasanya berbentuk heksagon, mempunyai sekurang-kurangnya satu menara sel transceiver dalam kawasannya dan menggunakan pelbagai frekuensi radio. Sel-sel ini bersambung antara satu sama lain dan kepada suis telefon atau pertukaran
Mengapa rangkaian saraf mempunyai berbilang lapisan?
Mengapa kita mempunyai berbilang lapisan dan berbilang nod setiap lapisan dalam rangkaian saraf? Kami memerlukan sekurang-kurangnya satu lapisan tersembunyi dengan pengaktifan bukan linear untuk dapat mempelajari fungsi bukan linear. Biasanya, seseorang menganggap setiap lapisan sebagai tahap abstraksi. Oleh itu anda membenarkan model untuk memuatkan fungsi yang lebih kompleks
Bagaimanakah rangkaian saraf berfungsi dengan mudah?
Idea asas di sebalik rangkaian saraf ialah mensimulasikan (menyalin dalam cara yang ringkas tetapi munasabah setia) banyak sel otak yang saling berkait rapat di dalam komputer supaya anda boleh mendapatkannya untuk mempelajari sesuatu, mengenali corak dan membuat keputusan dengan cara seperti manusia. Tetapi ia bukan otak
Bagaimanakah rangkaian WAN berfungsi?
Rangkaian kawasan luas (WAN) ialah rangkaian atelekomunikasi, biasanya digunakan untuk menyambungkan komputer, yang merangkumi kawasan geografi yang luas. Tidak seperti LAN, WAN biasanya tidak memautkan komputer individu, tetapi sebaliknya digunakan untuk memautkan LAN. WAN juga menghantar data pada kelajuan yang lebih rendah daripada LAN
Apakah yang dilakukan oleh fungsi pengaktifan dalam rangkaian saraf?
Fungsi pengaktifan ialah persamaan matematik yang menentukan keluaran rangkaian saraf. Fungsi ini dilampirkan pada setiap neuron dalam rangkaian, dan menentukan sama ada ia harus diaktifkan ("dipecat") atau tidak, berdasarkan sama ada setiap input neuron adalah relevan untuk ramalan model