Video: Hoe werk konvolusionele neurale netwerke?
2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42
A Konvolusionele neurale netwerk (ConvNet/CNN) is 'n Deep Learning-algoritme wat 'n insetbeeld kan inneem, belangrikheid (leerbare gewigte en vooroordele) aan verskeie aspekte/voorwerpe in die beeld kan toeken en die een van die ander kan onderskei.
Die vraag is ook, waarvoor is konvolusionele neurale netwerke goed?
Dit is die idee agter die gebruik van inpoel konvolusionele neurale netwerke . Die poel laag dien om die ruimtelike grootte van die voorstelling progressief te verminder, om die aantal parameters, geheuevoetspoor en hoeveelheid berekening in die netwerk , en dus om ook oorpas te beheer.
Ook, wat is filters in konvolusionele neurale netwerke? In konvolusies ( filter en enkodering deur transformasie) neurale netwerke (CNN) elke netwerk laag dien as 'n opsporing filter vir die teenwoordigheid van spesifieke kenmerke of patrone teenwoordig in die oorspronklike data.
Weet ook, hoe leer 'n CNN?
Omdat die CNN kyk na pixels in konteks, dit is in staat is om leer patrone en voorwerpe en herken hulle selfs al is hulle is in verskillende posisies op die beeld. CNN'e (konvolusionele lae om spesifiek te wees) leer sogenaamde filters of pitte (soms ook genoem filterkerne).
Wat is die doel van konvolusielaag?
Die primêre doel van konvolusie in die geval van aConvNet is om kenmerke uit die invoerbeeld te onttrek. Konvolusie behou die ruimtelike verhouding tussen pieksels deur beeldkenmerke te leer deur klein blokkies invoerdata te gebruik.
Aanbeveel:
Hoe werk sellulêre netwerke?
Mobiele netwerke staan ook bekend as sellulêre netwerke. Hulle bestaan uit 'selle', wat gebiede van die land is wat tipies seskantig is, het ten minste een transceiversel toring binne hul gebied, en gebruik verskeie radiofrekwensies. Hierdie selle verbind met mekaar en met telefoonskakelaars of sentrales
Waarom het neurale netwerke veelvuldige lae?
Hoekom het ons veelvuldige lae en veelvuldige nodusse per laag in 'n neurale netwerk? Ons benodig ten minste een versteekte laag met 'n nie-lineêre aktivering om nie-lineêre funksies te kan leer. Gewoonlik dink 'n mens aan elke laag as 'n abstraksievlak. Daarom laat jy die model toe om meer komplekse funksies te pas
Hoe werk 'n neurale netwerk eenvoudig?
Die basiese idee agter 'n neurale netwerk is om baie dig onderling gekoppelde breinselle binne 'n rekenaar te simuleer (kopieer op 'n vereenvoudigde maar redelik getroue manier) sodat jy dit kan kry om dinge te leer, patrone te herken en besluite op 'n menslike manier te neem. Maar dit is nie 'n brein nie
Hoe werk brug in netwerke?
N Netwerkbrug is 'n toestel wat 'n netwerk in segmente verdeel. Elke segment verteenwoordig 'n aparte botsingsdomein, dus word die aantal botsings op die netwerk verminder. Elke botsingsdomein het sy eie aparte bandwydte, so 'n brug verbeter ook die netwerkwerkverrigting
Hoe werk die voorwaartse neurale netwerk?
Die voorwaartse neurale netwerk was die eerste en eenvoudigste tipe kunsmatige neurale netwerk wat ontwerp is. In hierdie netwerk beweeg die inligting in slegs een rigting, vorentoe, vanaf die insetnodusse, deur die versteekte nodusse (indien enige) en na die uitsetnodusse. Daar is geen siklusse of lusse in die netwerk nie