כיצד פועלות רשתות עצביות קונבולוציוניות?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

א רשת נוירונים מתגלגלת (ConvNet/CNN) הוא אלגוריתם למידה עמוקה שיכול לקלוט תמונת קלט, להקצות חשיבות (משקלים והטיות ניתנות ללמידה) להיבטים/אובייקטים שונים בתמונה ולהיות מסוגל להבדיל אחד מהשני.

השאלה היא גם למה טובות רשתות עצביות קונבולוציוניות?

זה הרעיון מאחורי השימוש באיגוד רשתות עצביות קונבולוציוניות . האיחוד שִׁכבָה משמש להקטנת הגודל המרחבי של הייצוג בהדרגה, כדי להקטין את מספר הפרמטרים, טביעת הזיכרון וכמות החישוב ב- רֶשֶׁת , ומכאן גם לשלוט בהתאמה יתרה.

כמו כן, מהם מסננים ברשתות עצביות קונבולוציוניות? ב מתפתל ( סִנוּן וקידוד על ידי טרנספורמציה) רשתות עצביות (CNN) כל רֶשֶׁת שכבה פועלת כזיהוי לְסַנֵן על נוכחותם של תכונות או דפוסים ספציפיים הקיימים בנתונים המקוריים.

יודע גם, איך CNN לומד?

בגלל ה CNN מסתכל על פיקסלים בהקשר, זה הוא מסוגל לִלמוֹד דפוסים וחפצים ומזהים אותם גם אם הם הם במיקומים שונים בתמונה. CNNs (שכבות קונבולוציוניות ליתר דיוק) לִלמוֹד מה שנקרא פילטרים או גרעינים (לפעמים נקראים גם מסננים גרעינים).

מהי מטרת שכבת הקונבולציה?

הראשי מטרת הקונבולציה במקרה של aConvNet היא לחלץ תכונות מתמונת הקלט. קונבולציה משמר את הקשר המרחבי בין פיקסלים על ידי לימוד תכונות תמונה באמצעות ריבועים קטנים של נתוני קלט.