Dalam jaring saraf konvolusi, bagaimana rupa convolutions?

1. Apa itu Convolutions di CNN?
2. Bagaimana Convolutions Berfungsi?
3. Apakah ciri -ciri rangkaian saraf konvolusi?
4. Bagaimana rangkaian saraf konvolusi berfungsi?

Apa itu Convolutions di CNN?

Convolution adalah operasi matematik yang membolehkan penggabungan dua set maklumat. Dalam kes CNN, convolution digunakan untuk data input untuk menapis maklumat dan menghasilkan peta ciri. Penapis ini juga dipanggil kernel, atau pengesan ciri, dan dimensinya boleh, sebagai contoh, 3x3.

Bagaimana Convolutions Berfungsi?

Convolution menukarkan semua piksel dalam medan penerimaannya menjadi satu nilai. Sebagai contoh, jika anda akan memohon konvolusi pada imej, anda akan mengurangkan saiz imej serta membawa semua maklumat di lapangan bersama ke dalam satu piksel tunggal. Output akhir lapisan konvolusi adalah vektor.

Apakah ciri -ciri rangkaian saraf konvolusi?

Rangkaian Neural Convolutional terdiri daripada pelbagai blok bangunan, seperti lapisan konvolusi, lapisan penyatuan, dan lapisan yang disambungkan sepenuhnya, dan direka untuk secara automatik dan adaptifnya mempelajari hierarki spatial ciri -ciri melalui algoritma backpropagation.

Bagaimana rangkaian saraf konvolusi berfungsi?

Rangkaian saraf konvolusi CNN berfungsi dengan mendapatkan imej, menetapkannya beberapa berat berdasarkan objek yang berbeza dari imej, dan kemudian membezakannya dari satu sama lain. CNN memerlukan sedikit data pra-proses berbanding dengan algoritma pembelajaran yang lain.