Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ хэрхэн ажилладаг вэ?
Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ хэрхэн ажилладаг вэ?

Видео: Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ хэрхэн ажилладаг вэ?

Видео: Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ хэрхэн ажилладаг вэ?
Видео: Convolutional Neural Network (CNN) гэж юу вэ? 2024, Арваннэгдүгээр
Anonim

А Эвлэлийн мэдрэлийн сүлжээ (ConvNet/CNN) нь зураг дээрх янз бүрийн тал/объектуудад чухал ач холбогдол (суралцах жин ба хэвийх) оноож, нэгийг нь нөгөөгөөс нь ялгах чадвартай гүнзгий суралцах алгоритм юм.

Мөн нэг асуулт бол эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээ нь юунд тохиромжтой вэ?

Энэ бол нэгдэхийг ашиглах санаа юм эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ . Цөөрөм давхарга Энэ нь дүрслэлийн орон зайн хэмжээг аажмаар багасгах, параметрийн тоо, санах ойн ул мөр, тооцооллын хэмжээг багасгахад тусалдаг. сүлжээ , улмаар хэт тохируулгыг хянах боломжтой.

Мөн конвульцийн мэдрэлийн сүлжээнд шүүлтүүр гэж юу вэ? онд эргэлтийн ( шүүх болон хувиргах замаар кодлох) мэдрэлийн сүлжээнүүд (CNN) бүр сүлжээ давхарга нь илрүүлэх үүрэг гүйцэтгэдэг шүүлтүүр Анхны өгөгдөлд байгаа тодорхой шинж чанар эсвэл хэв маяг байгаа эсэх.

CNN хэрхэн сурдаг вэ?

Учир нь CNN пикселийг контекстээр хардаг, энэ байна боломжтой сурах хэв маяг, объектууд ба тэдгээр нь байсан ч тэдгээрийг таньдаг байна зураг дээр өөр өөр байрлалд байна. CNNs (тодорхой байх ёстой эвдэрсэн давхаргууд) сурах шүүлтүүр эсвэл цөм гэж нэрлэдэг (заримдаа шүүлтүүрийн цөм гэж нэрлэдэг).

Хувиргах давхаргын зорилго юу вэ?

Анхдагч Convolution-ийн зорилго aConvNet тохиолдолд оролтын зургаас шинж чанаруудыг задлах явдал юм. Хувиралт оролтын өгөгдлийн жижиг квадратуудыг ашиглан зургийн онцлогийг сурах замаар пиксел хоорондын орон зайн хамаарлыг хадгалдаг.

Зөвлөмж болгож буй: