Конволюциялық нейрондық желілер қалай жұмыс істейді?
Конволюциялық нейрондық желілер қалай жұмыс істейді?

Бейне: Конволюциялық нейрондық желілер қалай жұмыс істейді?

Бейне: Конволюциялық нейрондық желілер қалай жұмыс істейді?
Бейне: Рентгендік суреттерді кешенді терең диагноздау 2024, Қараша
Anonim

А Конволюциялық нейрондық желі (ConvNet/CNN) – кіріс кескінін қабылдай алатын, кескіндегі әртүрлі аспектілерге/нысандарға маңыздылықты (үйренуге болатын салмақтар мен қиғаштықтар) қабылдай алатын және бірін екіншісінен ажырата алатын терең оқыту алгоритмі.

Сондай-ақ сұрақ туындайды, конволюционды нейрондық желілер не үшін жақсы?

Бұл біріктіруді пайдаланудың идеясы конволюциялық нейрондық желілер . Біріктіру қабат ұсынудың кеңістіктік өлшемін біртіндеп азайтуға, параметрлердің санын, жад ізін және есептеу көлемін азайтуға қызмет етеді. желі , демек, артық орнатуды да бақылау.

Сондай-ақ, конволюциялық нейрондық желілердегі сүзгілер дегеніміз не? жылы конволюциялық ( сүзу және түрлендіру арқылы кодтау) нейрондық желілер (CNN) сайын желі қабат анықтау қызметін атқарады сүзгі бастапқы деректерде бар ерекше мүмкіндіктердің немесе үлгілердің болуы үшін.

Сондай-ақ біліңіз, CNN қалай үйренеді?

Өйткені CNN контексттегі пикселдерге қарайды, ол болып табылады істей алу үйрену үлгілер мен объектілерді және олар болса да таниды болып табылады кескіннің әртүрлі позицияларында. CNNs (конволюционды қабаттар нақты болуы керек) үйрену сүзгілер немесе ядролар деп аталады (кейде сүзгі ядролары деп те аталады).

Конволюциялық қабаттың мақсаты қандай?

Бастапқы конволюцияның мақсаты aConvNet жағдайында кіріс кескінінен мүмкіндіктерді шығару болып табылады. Конволюция кіріс деректерінің шағын квадраттарын пайдаланып кескін мүмкіндіктерін үйрену арқылы пикселдер арасындағы кеңістіктік қатынасты сақтайды.

Ұсынылған: