โครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

NS โครงข่ายประสาทเทียม (ConvNet/CNN) คืออัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถนำอิมเมจอินพุต การกำหนด (น้ำหนักและอคติที่เรียนรู้ได้) กับแง่มุม/วัตถุต่างๆ ในภาพ และสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างกัน

คำถามก็คือ โครงข่ายประสาท Convolutional ดีสำหรับอะไร?

นี่คือแนวคิดเบื้องหลังการใช้การรวมกลุ่มใน โครงข่ายประสาทเทียม . การรวมตัว ชั้น ทำหน้าที่ลดขนาดเชิงพื้นที่ของการนำเสนอแบบค่อยเป็นค่อยไป เพื่อลดจำนวนพารามิเตอร์ หน่วยความจำรอยเท้า และปริมาณการคำนวณใน เครือข่าย และด้วยเหตุนี้จึงควบคุมการสวมใส่มากเกินไป

นอกจากนี้ตัวกรองในโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร? ใน convolutional ( การกรอง และการเข้ารหัสโดยการแปลง) โครงข่ายประสาท (CNN) ทุกๆ เครือข่าย ชั้นทำหน้าที่เป็นตัวตรวจจับ กรอง เพื่อแสดงคุณลักษณะหรือรูปแบบเฉพาะที่มีอยู่ในข้อมูลต้นฉบับ

ยังรู้ CNN เรียนรู้อย่างไร?

เพราะว่า CNN ดูที่พิกเซลในบริบท มัน เป็น สามารถ เรียนรู้ รูปแบบและวัตถุและจดจำได้แม้ว่าพวกเขาจะ เป็น ในตำแหน่งต่างๆ ของภาพ CNNs (ชั้นที่บิดเบี้ยวจะเฉพาะเจาะจง) เรียนรู้ ที่เรียกว่าตัวกรองหรือเมล็ด (บางครั้งเรียกว่าตัวกรอง)

จุดประสงค์ของชั้น Convolution คืออะไร?

หลัก จุดประสงค์ของ Convolution ในกรณีของ aConvNet คือการดึงคุณสมบัติจากอิมเมจอินพุต Convolution รักษาความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ระหว่างพิกเซลโดยการเรียนรู้คุณสมบัติของภาพโดยใช้อินพุตสี่เหลี่ยมจัตุรัสขนาดเล็ก