Je! Mitandao ya neva ya ushawishi inafanyaje kazi?
Je! Mitandao ya neva ya ushawishi inafanyaje kazi?

Video: Je! Mitandao ya neva ya ushawishi inafanyaje kazi?

Video: Je! Mitandao ya neva ya ushawishi inafanyaje kazi?
Video: Ukweli Na Maajabu Ya Sayari Ya Jupiter Interesting Facts 2024, Novemba
Anonim

A Convolutional Neural Network (ConvNet/CNN) ni algorithm ya aDeep Learning ambayo inaweza kuchukua picha ya ingizo, kugawa umuhimu (uzito unaoweza kujifunza na upendeleo) kwa vipengele/vitu mbalimbali kwenye picha na kuweza kutofautisha kimoja na kingine.

Swali pia ni, mitandao ya neural ya ushawishi ni nzuri kwa nini?

Hili ndilo wazo la matumizi ya kuunganisha ndani mitandao ya neva ya kubadilisha . Kuunganisha safu hutumika kupunguza hatua kwa hatua saizi ya anga ya uwasilishaji, kupunguza idadi ya vigezo, alama za kumbukumbu na kiasi cha hesabu katika mtandao , na hivyo pia kudhibiti uwekaji kupita kiasi.

Pia, vichungi ni nini katika mitandao ya neural ya kubadilisha? Katika convolutional ( kuchuja na usimbaji kwa kubadilisha) mitandao ya neva (CNN) kila mtandao safu hufanya kama utambuzi chujio kwa uwepo wa vipengele maalum au ruwaza zilizopo katika data asili.

Pia Jua, CNN inajifunza vipi?

Kwa sababu ya CNN inaangalia saizi katika muktadha, ni ni weza jifunze miundo na vitu na kuvitambua hata kama ndivyo ni katika nafasi tofauti kwenye taswira. CNNs (tabaka za mabadiliko ziwe maalum) jifunze hivyo huitwa vichujio au kokwa (wakati mwingine pia huitwa vichujio).

Madhumuni ya safu ya ubadilishaji ni nini?

Msingi madhumuni ya Convolution katika kesi ya aConvNet ni kutoa huduma kutoka kwa picha ya ingizo. Convolution huhifadhi uhusiano wa anga kati ya pikseli kwa kujifunza vipengele vya picha kwa kutumia miraba midogo ya data ya pembejeo.

Ilipendekeza: