Video: Wie funktionieren konvolutionelle neuronale Netze?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
EIN Faltungsneurales Netzwerk (ConvNet/CNN) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der ein Eingabebild aufnehmen, verschiedenen Aspekten/Objekten im Bild Bedeutung (erlernbare Gewichtungen und Verzerrungen) zuweisen und diese voneinander unterscheiden kann.
Die Frage ist auch, wofür sind neuronale Faltungsnetze gut?
Dies ist die Idee hinter dem Einsatz von Pooling in konvolutionelle neuronale Netze . Das Poolen Schicht dient dazu, die räumliche Größe der Darstellung schrittweise zu reduzieren, die Anzahl der Parameter, den Speicherbedarf und den Rechenaufwand in der Netzwerk , und somit auch die Überanpassung zu kontrollieren.
Und was sind Filter in neuronalen Faltungsnetzen? In Faltung ( filtern und Kodierungdurch Transformation) Neuronale Netze (CNN) alle Netzwerk Schicht dient als Erkennung Filter für das Vorhandensein von spezifischen Merkmalen oder Mustern, die in den Originaldaten vorhanden sind.
Wissen Sie auch, wie ein CNN lernt?
Weil das CNN betrachtet Pixel im Kontext, es ist fähig lernen Muster und Objekte und erkennt sie, auch wenn sie sind an verschiedenen Positionen auf dem Bild. CNNs (um genau zu sein Faltungsschichten) lernen sogenannte Filter oder Kernel (manchmal auch Filterkernels genannt).
Was ist der Zweck der Faltungsschicht?
Die primäre Zweck der Faltung im Fall von aConvNet besteht darin, Merkmale aus dem Eingabebild zu extrahieren. Faltung behält die räumliche Beziehung zwischen Pixeln bei, indem Bildmerkmale unter Verwendung kleiner Quadrate von Eingabedaten gelernt werden.
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