Video: Ինչպե՞ս են աշխատում կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ա Կովոլյուցիոն նեյրոնային ցանց (ConvNet/CNN) խորը ուսուցման ալգորիթմ է, որը կարող է մուտքագրել մուտքային պատկեր, նշանակել (սովորական կշիռներ և կողմնակալություններ) պատկերի տարբեր ասպեկտներին/օբյեկտներին և կարողանալ տարբերակել մեկը մյուսից:
Նաև հարց է՝ ինչի՞ համար են օգտակար կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը:
Սա է pooling-ի օգտագործման գաղափարը կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր . Լողավազան շերտ ծառայում է աստիճանաբար նվազեցնելու այդ ներկայացման տարածական չափը, նվազեցնելու պարամետրերի քանակը, հիշողությունը և հաշվարկների քանակը: ցանց , և, հետևաբար, նաև վերահսկել գերհարմարեցումը:
Նաև ի՞նչ են զտիչները կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերում: Մեջ կոնվոլյուցիոն ( ֆիլտրում և կոդավորումը փոխակերպմամբ) նեյրոնային ցանցեր (CNN) ամեն ցանց շերտը գործում է որպես հայտնաբերում զտիչ բնօրինակ տվյալների մեջ առկա հատուկ հատկանիշների կամ օրինաչափությունների առկայության համար:
Նաև գիտեք, թե ինչպես է CNN-ը սովորում:
Քանի որ CNN նայում է պիքսելներին համատեքստում, այն է կարողանում է սովորել նախշեր և առարկաներ և ճանաչում դրանք, նույնիսկ եթե դրանք են պատկերի վրա տարբեր դիրքերում: CNN-ներ (կոնվոլյուցիոն շերտերը պետք է կոնկրետ լինեն) սովորել այսպես կոչված զտիչներ կամ միջուկներ (երբեմն նաև կոչվում են զտիչներ):
Ո՞րն է կոնվոլյուցիոն շերտի նպատակը:
Առաջնային Convolution-ի նպատակը aConvNet-ի դեպքում մուտքագրված պատկերից հատկանիշներ հանելն է: Կոնվուլյացիա պահպանում է պիքսելների միջև տարածական հարաբերությունները՝ սովորելով պատկերի առանձնահատկությունները՝ օգտագործելով մուտքային տվյալների փոքր քառակուսիները:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս են աշխատում բջջային ցանցերը:
Բջջային ցանցերը հայտնի են նաև որպես բջջային ցանցեր: Դրանք կազմված են «բջիջներից», որոնք ցամաքի տարածքներ են, որոնք սովորաբար վեցանկյուն են, ունեն առնվազն մեկ հաղորդիչի աշտարակ իրենց տարածքում և օգտագործում են տարբեր ռադիոհաճախականություններ: Այս բջիջները միանում են միմյանց և հեռախոսային անջատիչներին կամ փոխանակման կետերին
Ինչպե՞ս եք նեյրոնային ցանց ստեղծել Python-ում:
Հետևյալ քայլերն են, որոնք կատարվում են նեյրոնային ցանցի հետադարձ փուլի ընթացքում. Քայլ 1. (Հաշվարկել կետային արտադրյալը մուտքերի և կշիռների միջև) Մուտքային շերտի հանգույցները միացված են ելքային շերտին երեք քաշային պարամետրերի միջոցով: Քայլ 2. (1-ին քայլի արդյունքը փոխանցեք ակտիվացման գործառույթի միջոցով)
Ինչպե՞ս փոխել ցանցերը Samsung-ում:
Samsung հեռախոսներում ձեր ցանցի կարգավորումները փոխելու համար հետևեք այս հրահանգներին: Բացեք հավելվածները: Կտտացրեք Կարգավորումներ: «Միացումներ» ներդիրի տակ հպեք ավելի շատ ցանցեր (Անլար և ցանցեր որոշ մոդելներում) Կտտացրեք «Շարժական ցանցեր»: Կտտացրեք «Ցանցային ռեժիմ»: Համոզվեք, որ ընտրված է WCDMA/GSM (ավտոմատ միացում):
Ինչպե՞ս է նեյրոնային ցանցը պարզ աշխատում:
Նյարդային ցանցի հիմնական գաղափարը համակարգչի ներսում շատ խիտ փոխկապակցված ուղեղի բջիջների նմանակումն է (պատճենել պարզեցված, բայց ողջամտորեն հավատարիմ կերպով), որպեսզի կարողանաք ստիպել նրան սովորել բաներ, ճանաչել օրինաչափությունները և որոշումներ կայացնել մարդկային ձևով: Բայց դա ուղեղ չէ
Ինչպե՞ս է աշխատում առաջ մղվող նեյրոնային ցանցը:
Հետադարձ նեյրոնային ցանցը մշակված արհեստական նեյրոնային ցանցի առաջին և ամենապարզ տեսակն էր: Այս ցանցում տեղեկատվությունը շարժվում է միայն մեկ ուղղությամբ՝ առաջ, մուտքային հանգույցներից, թաքնված հանգույցների միջով (եթե այդպիսիք կան) և դեպի ելքային հանգույցներ։ Ցանցում ցիկլեր կամ օղակներ չկան