Vidéo: Comment fonctionnent les réseaux de neurones convolutifs ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
UNE Réseau de neurones convolutifs (ConvNet/CNN) est un algorithme d'apprentissage profond qui peut prendre une image d'entrée, attribuer une importance (poids et biais apprenants) à divers aspects/objets de l'image et être capable de les différencier les uns des autres.
Une autre question est la suivante: à quoi servent les réseaux de neurones convolutifs ?
C'est l'idée qui sous-tend l'utilisation de la mutualisation dans réseaux de neurones convolutifs . La mise en commun couche sert à réduire progressivement la taille spatiale de la représentation, à réduire le nombre de paramètres, l'empreinte mémoire et la quantité de calcul dans le réseau , et donc de contrôler également le surapprentissage.
De plus, que sont les filtres dans les réseaux de neurones convolutifs ? Dans convolutif ( filtration et encodage par transformation) les réseaux de neurones (CNN) tous les réseau couche agit comme une détection filtre pour la présence de caractéristiques ou de modèles spécifiques présents dans les données d'origine.
Sachez également, comment un CNN apprend-il ?
Parce que le CNN regarde les pixels dans leur contexte, il est capable de apprendre motifs et objets et les reconnaît même s'ils sommes dans différentes positions sur l'image. CNNs (couches convolutives pour être précis) apprendre ce qu'on appelle des filtres ou des noyaux (parfois aussi appelés des noyaux de filtre).
Quel est le but de la couche de convolution?
Le primaire but de la convolution dans le cas de aConvNet, il s'agit d'extraire les caractéristiques de l'image d'entrée. Convolution préserve la relation spatiale entre les pixels en apprenant les caractéristiques de l'image à l'aide de petits carrés de données d'entrée.
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