كيف تعمل الشبكات العصبية التلافيفية؟

2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43

أ الشبكة العصبية التلافيفية (ConvNet / CNN) هي خوارزمية التعلم العميق التي يمكن أن تأخذ في صورة إدخال ، وأهمية التخصيص (الأوزان والتحيزات القابلة للتعلم) لمختلف الجوانب / الكائنات في الصورة وتكون قادرة على التمييز بين واحدة من الأخرى.

السؤال أيضًا هو ، ما فائدة الشبكات العصبية التلافيفية؟

هذه هي الفكرة من وراء استخدام التجميع الشبكات العصبية التلافيفية . التجمع طبقة يعمل على تقليل الحجم المكاني للتمثيل بشكل تدريجي ، لتقليل عدد المعلمات ، وبصمة الذاكرة ومقدار الحساب في شبكة الاتصال ، ومن ثم السيطرة على فرط التجهيز.

أيضا ، ما هي المرشحات في الشبكات العصبية التلافيفية؟ في تلافيفي ( الفلتره والتشفير عن طريق التحويل) الشبكات العصبية (سي إن إن) كل شبكة الاتصال طبقة بمثابة كشف منقي لوجود ميزات أو أنماط معينة موجودة في البيانات الأصلية.

تعرف أيضًا ، كيف تتعلم CNN؟

بسبب ال سي إن إن ينظر إلى البكسل في السياق ، عليه يكون قادر على يتعلم الأنماط والأشياء والتعرف عليها حتى لو كانت نكون في مواضع مختلفة من الصورة شبكات CNN (يجب أن تكون الطبقات التلافيفية محددة) يتعلم ما يسمى بالفلاتر أو النواة (تسمى أحيانًا نواة التصفية).

ما هو الغرض من طبقة الالتفاف؟

الابتدائي الغرض من الالتواء في حالة aConvNet ، يتم استخراج الميزات من صورة الإدخال. التفاف يحافظ على العلاقة المكانية بين وحدات البكسل عن طريق تعلم ميزات الصورة باستخدام مربعات صغيرة من بيانات الإدخال.