Si funksionojnë rrjetet nervore konvolucionale?
Si funksionojnë rrjetet nervore konvolucionale?

Video: Si funksionojnë rrjetet nervore konvolucionale?

Video: Si funksionojnë rrjetet nervore konvolucionale?
Video: Si ndikojnë rrjetet sociale në aspektin psikologjik? - ATV 2024, Nëntor
Anonim

A Rrjeti nervor konvolucional (ConvNet/CNN) është një algoritëm i të mësuarit të thellë i cili mund të marrë një imazh hyrës, të caktojë rëndësi (pesha dhe paragjykime të mësueshme) për aspekte/objekte të ndryshme në imazh dhe të jetë në gjendje të dallojë njërin nga tjetri.

Gjithashtu pyetja është, për çfarë janë të mira rrjetet nervore konvolucionale?

Kjo është ideja që qëndron pas përdorimit të bashkimit në rrjetet neurale konvolucionale . Grumbullimi avokat shërben për të zvogëluar në mënyrë progresive madhësinë hapësinore të paraqitjes së tij, për të zvogëluar numrin e parametrave, gjurmën e memories dhe sasinë e llogaritjes në rrjeti , dhe si rrjedhim edhe për të kontrolluar mbipërshtatjen.

Gjithashtu, çfarë janë filtrat në rrjetet nervore konvolucionale? Në konvolucionale ( filtrim dhe kodimi me transformim) rrjetet nervore (CNN) çdo rrjeti shtresa vepron si një zbulim filtër për praninë e veçorive ose modeleve specifike të pranishme në të dhënat origjinale.

Dije gjithashtu, si mëson një CNN?

Sepse CNN shikon pikselët në kontekst, ai është në gjendje të mësojnë modele dhe objekte dhe i njeh ato edhe nëse ato janë në pozicione të ndryshme në imazh. CNN (shtresat konvolucionale për të qenë specifike) mësojnë të ashtuquajturat filtra ose bërthama (nganjëherë quhen edhe filtërkernelë).

Cili është qëllimi i shtresës së konvolucionit?

Primar qëllimi i konvolucionit në rastin e aConvNet është nxjerrja e veçorive nga imazhi i hyrjes. Konvolucioni ruan lidhjen hapësinore midis pikselëve duke mësuar veçoritë e imazhit duke përdorur katrorë të vegjël të të dhënave hyrëse.

Recommended: