Wie kann ein CNN spektro-zeitliche Einschränkungen in neuronalen Daten berücksichtigen??

1. Ist das beste neuronale Netzwerkmodell für zeitliche Daten?
2. Können wir CNN für sequentielle Daten verwenden??
3. Wie berechnet CNN trainierbare Parameter??
4. Was sind die Grenzen von CNN?

Ist das beste neuronale Netzwerkmodell für zeitliche Daten?

1 Antwort. Die richtige Antwort auf die Frage „Was ist das beste Modell für neuronale Netzwerk für zeitliche Daten“ ist Option (1). Wiederkehrendes neuronales Netzwerk. Und alle anderen neuronalen Netzwerke passen zu anderen Anwendungsfällen.

Können wir CNN für sequentielle Daten verwenden??

Ein CNN kann als sequentielles Modell instanziiert werden.

Wie berechnet CNN trainierbare Parameter??

Überzeugen Sie Layer: Hier lernt CNN, also haben wir sicherlich Gewichtsmatrizen. Um die lernbaren Parameter hier zu berechnen, müssen wir lediglich die mit der Form der Breite m, der Höhe n, der Filter der vorherigen Schicht d mit der Form von Breite m und alle derartigen Filter k in der aktuellen Ebene multiplizieren.

Was sind die Grenzen von CNN?

Einige der Nachteile von CNNs: Hören die Tatsache, dass viele Trainingsdaten erforderlich sind, damit die CNN wirksam ist und dass sie die Position und Orientierung von Objekten nicht codieren. Sie kodieren nicht die Position und Ausrichtung von Objekten. Es fällt ihnen schwer, Bilder mit unterschiedlichen Positionen zu klassifizieren.