Video: Convolutional нейрон тармактары кантип иштейт?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
А Convolutional Neural Network (ConvNet/CNN) бул терең үйрөнүү алгоритми, ал киргизилген сүрөттү, сүрөттөлүштөгү ар кандай аспектилерге/объекттерге маанини (үйрөнүүгө боло турган салмактарды жана бурмалоолорду) ыйгарып, бирин бири-биринен айырмалай алат.
Ошондой эле суроо туулат, конволюциялык нейрон тармактары эмне үчүн жакшы?
Бул бириктирүүнү колдонуунун артында турган идея конволюциялык нейрон тармактары . Биригүү катмар көрсөтүүнүн мейкиндик өлчөмүн бара-бара кыскартууга, параметрлердин санын, эс тутумдун изин жана эсептөө көлөмүн кыскартууга кызмат кылат. тармак , демек, ашыкча тууралоону да көзөмөлдөө.
Ошондой эле, конволюциялык нейрон тармактарындагы чыпкалар деген эмне? In конволюциялык ( чыпкалоо жана трансформация аркылуу коддоо) нейрон тармактары (CNN) сайын тармак катмар аныктоо катары иштейт чыпкалоо оригиналдуу маалыматтарда болгон өзгөчө өзгөчөлүктөрдүн же үлгүлөрдүн болушу үчүн.
Ошондой эле билесизби, CNN кантип үйрөнөт?
Себеби CNN контекстте пикселдерди карайт, ал болуп саналат кыла алат үйрөн үлгүлөрдү жана объекттерди жана алар болсо да тааныйт болуп саналат сүрөттүн ар кандай позицияларында. CNNs (конволюциялык катмарлар конкреттүү болушу керек) үйрөн фильтрлер же ядролор деп аталат (кээде фильтрлер деп да аталат).
Convolution катмарынын максаты эмне?
негизги Convolution максаты aConvNet учурда кириш сүрөттөлүштүн өзгөчөлүктөрүн алуу болуп саналат. Convolution Киргизилген маалыматтардын кичинекей квадраттарын колдонуу менен сүрөттүн өзгөчөлүктөрүн үйрөнүү менен пикселдердин ортосундагы мейкиндик байланышын сактайт.
Сунушталууда:
Spring AOP прокси кантип иштейт?
AOP проксиси: аспект келишимдерин ишке ашыруу үчүн AOP алкактары тарабынан түзүлгөн объект (кеңеш берүү ыкмасын аткаруу жана башкалар). Жазгы алкакта, AOP прокси JDK динамикалык прокси же CGLIB прокси болот. Токуу: сунуш кылынган объектти түзүү үчүн аспектилерди башка тиркеме түрлөрү же объекттери менен байланыштыруу
Эмне үчүн нейрон тармактары бир нече катмардан турат?
Нейрондук тармакта эмне үчүн бизде бир нече катмар жана бир катмарда бир нече түйүн бар? Сызыктуу эмес функцияларды үйрөнүү үчүн бизге жок дегенде сызыктуу эмес активдештирүү менен бир жашыруун катмар керек. Адатта, ар бир катмар абстракция деңгээли катары каралат. Демек, сиз моделге татаал функцияларга туура келүүгө мүмкүнчүлүк бересиз
Бизнесте байланыш тармактары деген эмне?
Байланыш тармагы уюмдун ичиндеги маалымат кантип агып жатканын билдирет. Адлердин сөзү менен айтканда, "Байланыш тармактары - бул уюмдагы маалымат агымы аркылуу адам менен адамдын ортосундагы мамилелердин үзгүлтүксүз үлгүлөрү." Бул маалымат агымы башкарылат, жөнгө салынат дегенди билдирет. жана структураланган
Нөл ишеним тармактары деген эмне?
Zero Trust Architecture, ошондой эле Zero Trust Network же жөн эле Zero Trust деп аталат, коопсуздук концепцияларына жана коркунуч моделине кайрылып, мындан ары коопсуздук периметри ичинде иштеген актерлорго, системаларга же кызматтарга автоматтык түрдө ишенүү керек деп эсептебейт жана анын ордуна кандайдыр бир нерсени текшерүү керек жана баары аракет кылат
Trends тармактары жана критикалык ой жүгүртүү деген эмне?
Тренддер, тармактар жана критикалык ой жүгүртүү (TNCT) Тренддер бир нерсе өнүгүп жаткан же өзгөрүп жаткан жалпы багыт. Тармактар кесилишкен горизонталдык жана вертикалдуу сызыктардын түзүлүшү. Критикалык ой жүгүртүү - бул чечимди түзүү үчүн маселени объективдүү талдоо жана баалоо