2025 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2025-01-22 17:46
A Konvolyutsion neyron tarmog'i (ConvNet/CNN) - bu chuqur o'rganish algoritmi bo'lib, u kirish tasvirini olishi, tasvirdagi turli tomonlar/obyektlar uchun ahamiyat (o'rganiladigan og'irliklar va tarafkashliklar)ni belgilashi va birini bir-biridan farqlay olishi mumkin.
Bundan tashqari, savol tug'iladi: konvolyutsion neyron tarmoqlar nima uchun yaxshi?
Bu birlashtirishdan foydalanish ortidagi g'oya konvolyutsion neyron tarmoqlari . Birlashtirish qatlam Bu taqdimotning fazoviy hajmini bosqichma-bosqich kamaytirishga, parametrlar sonini, xotira izi va hisoblash hajmini kamaytirishga xizmat qiladi. tarmoq , va shuning uchun ham haddan tashqari moslashni nazorat qilish.
Bundan tashqari, konvolyutsion neyron tarmoqlarda filtrlar nima? In konvolyutsion ( filtrlash va transformatsiya orqali kodlash) neyron tarmoqlari (CNN) har kuni tarmoq qatlam aniqlash vazifasini bajaradi filtr original ma'lumotlarda mavjud bo'lgan o'ziga xos xususiyatlar yoki naqshlar mavjudligi uchun.
Shuningdek, bilingki, CNN qanday o'rganadi?
Chunki CNN kontekstdagi piksellarga qaraydi, u hisoblanadi qila olmoq o'rganing naqsh va ob'ektlar va ular bo'lsa ham ularni tan oladi bor tasvirning turli pozitsiyalarida. CNNlar (konvolyutsion qatlamlar aniq bo'lishi kerak) o'rganing Filtrlar yoki yadrolar (ba'zan filtr yadrolari deb ham ataladi).
Konvolyutsiya qatlamining maqsadi nima?
Birlamchi Konvolyutsiyaning maqsadi aConvNet bo'lsa, kirish tasviridan xususiyatlarni ajratib olishdir. Konvolyutsiya Kirish ma'lumotlarining kichik kvadratlari yordamida tasvir xususiyatlarini o'rganish orqali piksellar orasidagi fazoviy munosabatni saqlaydi.
Tavsiya:
Ijtimoiy tarmoqlar munosabatlarni yaxshilaydimi yoki zarar etkazadimi?
Tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, ijtimoiy tarmoqlar bizning munosabatlarimiz sifatiga ta'sir qilishi mumkin. Bundan tashqari, bu munosabatlar Facebook bilan bog'liq mojarolarni boshdan kechirdi (Clayton, va boshq., 2013). Facebook-dan foydalanish hasad tuyg'ularining kuchayishi bilan ham bog'liq (Muise, Christofides va Desmarais, 2009)
Nega neyron tarmoqlar bir nechta qatlamlarga ega?
Nega bizda neyron tarmog'ida bir nechta qatlamlar va har bir qatlam uchun bir nechta tugunlar mavjud? Chiziqli bo'lmagan funktsiyalarni o'rganish uchun bizga chiziqli bo'lmagan faollashtirilgan kamida bitta yashirin qatlam kerak. Odatda, har bir qatlamni abstraktsiya darajasi deb hisoblaydi. Shunday qilib, siz modelni murakkabroq funktsiyalarga moslashtirishga ruxsat berasiz
Neyron tarmoq qanday oddiy ishlaydi?
Neyron tarmog'ining asosiy g'oyasi kompyuter ichida bir-biri bilan chambarchas bog'langan juda ko'p miya hujayralarini simulyatsiya qilish (soddalashtirilgan, ammo oqilona tarzda nusxalash) bo'lib, siz unga narsalarni o'rganishingiz, naqshlarni tan olishingiz va insoniy tarzda qaror qabul qilishingiz mumkin. Ammo bu miya emas
Ijtimoiy tarmoqlar shaxsiy hayotingizga qanday ta'sir qiladi?
Odamlar ijtimoiy media veb-saytlarida baham ko'rgan ma'lumotlar miqdorini ko'paytirar ekan, xavfsizlik va maxfiylik nazoratini kuchaytirish zarurati ham ortadi. Ish beruvchilar shaxsning ijtimoiy media akkauntlariga kirish imkoniga ega bo'lganda, suiiste'mollik va shaxsiy hayotning buzilishi ehtimoli juda yuqori
Oldinga neyron tarmog'i qanday ishlaydi?
Oldinga neyron tarmog'i o'ylab topilgan sun'iy neyron tarmog'ining birinchi va eng oddiy turi edi. Ushbu tarmoqda axborot faqat bir yo'nalishda, oldinga, kirish tugunlaridan yashirin tugunlar (agar mavjud bo'lsa) orqali va chiqish tugunlariga siljiydi. Tarmoqda hech qanday tsikl yoki tsikl yo'q