Howtosignalprocessing
- Was sind Konvolutionen in CNN??
- Wie funktionieren Konvolutionen??
- Was sind die Merkmale des neuronalen Netzwerks mit Faltung??
- Wie funktionieren die neuronalen Netzwerke mit Faltungen??
Was sind Konvolutionen in CNN??
Faltung ist eine mathematische Operation, die das Verschmelzung von zwei Informationssätzen ermöglicht. Im Fall von CNN wird die Faltung auf die Eingabedaten angewendet, um die Informationen zu filtern und eine Feature -Karte zu erstellen. Dieser Filter wird auch als Kernel oder Feature -Detektor bezeichnet, und seine Abmessungen können beispielsweise 3x3 sein.
Wie funktionieren Konvolutionen??
Eine Faltung wandelt alle Pixel in ihrem Empfangsfeld in einen einzelnen Wert um. Wenn Sie beispielsweise eine Faltung auf ein Bild anwenden würden, verringern Sie die Bildgröße und bringen alle Informationen im Feld in ein einzelnes Pixel zusammen. Die endgültige Ausgabe der Faltungsschicht ist ein Vektor.
Was sind die Merkmale des neuronalen Netzwerks mit Faltung??
Faltungsgesetze besteht aus mehreren Bausteinen wie Faltungsschichten, Bündelungsschichten und vollständig verbundenen Schichten und ist so konzipiert.
Wie funktionieren die neuronalen Netzwerke mit Faltungen??
Das Faltungs -Neuralnetzwerk CNN bewirkt ein Bild, bezeichnet es ein gewisses Gewicht auf der Grundlage der verschiedenen Objekte des Bildes und unterscheidet sie dann voneinander. CNN benötigt im Vergleich zu anderen tiefen Lernalgorithmen nur sehr wenig Daten vor dem Prozess.
