Как работят конволюционните невронни мрежи?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43

А Конволюционна невронна мрежа (ConvNet/CNN) е алгоритъм за дълбоко обучение, който може да вземе входно изображение, да присвои важност (усвоими тегла и отклонения) на различни аспекти/обекти в изображението и да може да разграничи един от друг.

Също така въпросът е за какво са полезни конволюционните невронни мрежи?

Това е идеята зад използването на обединяване конволюционни невронни мрежи . Обединяването слой служи за прогресивно намаляване на пространствения размер на представянето, за намаляване на броя на параметрите, отпечатъка на паметта и количеството изчисления в мрежа , а следователно и за контрол на свръхмонтирането.

Също така, какво представляват филтрите в конволюционните невронни мрежи? В конволюционен ( филтриране и кодиране чрез трансформация) невронни мрежи (CNN) всеки мрежа слой действа като детекция филтър за наличието на специфични характеристики или модели, присъстващи в оригиналните данни.

Знайте също, как се учи CNN?

Защото CNN разглежда пикселите в контекста, то е способен да уча модели и обекти и ги разпознава, дори ако те са в различни позиции на изображението. CNN (конволюционни слоеве, за да бъдем конкретни) уча така наречените филтри или ядра (понякога наричани още филтърни ядра).

Каква е целта на конволюционния слой?

Основното целта на Convolution в случай на aConvNet е да се извлекат характеристики от входното изображение. Конволюция запазва пространствената връзка между пикселите, като изучава характеристиките на изображението, използвайки малки квадратчета от входни данни.