CNN

Tora Neuralî ya Convolutional

CNN kurteya wê ye Tora Neuralî ya Convolutional.

Çi ye Tora Neuralî ya Convolutional?

Çînek modelên fêrbûna kûr ên ku di serî de ji bo analîzkirin û hilberandina daneyên dîtbarî, wekî wêne û vîdyoyê têne bikar anîn. Ew hatine sêwirandin ku awayê ku korteksa dîtbarî ya mirovî pêvajo dike û qalibên di têketinên dîtbarî de nas dike. CNN bi taybetî di karên wekî dabeşkirina wêneyê, tespîtkirina tiştan û dabeşkirinê de bi bandor in.

Mîmariya CNN bi gelemperî ji çend qatan pêk tê, di nav de:

  1. Qata têketinê: Ev qat daneya wêneya xav distîne, ku bi gelemperî wekî matrixek nirxên pixel têne destnîşan kirin.
  2. Tebeqeyên hevgirtî: Van qatan operasyona tevhevkirinê pêk tînin, ku tê de sepandina gelek fîlteran (ku jê re kernel jî tê gotin) li ser daneya têketinê pêk tîne. Parzûn dibin alîkar ku taybetmendiyên mîna kevî, nîgar û şekil di hundurê wêneyê de werin tespît kirin. Hilberîna qatek hevgirtî komek nexşeyên taybetmendiyê ye, ku taybetmendiyên naskirî di pîvan û rêgezên cihêreng de temsîl dikin.
  3. Qatên aktîfkirinê: Van qatan fonksiyonek aktîvkirina ne-xêzik, wekî Yekîneya Rêzeya Rastkirî (ReLU), ji bo derketina qatên konvoyî. Fonksiyona aktîfkirinê ne-xêziyê destnîşan dike, ku dihêle CNN di daneyan de şêwaz û têkiliyên tevlihev fêr bibe.
  4. Qatên hevgirtinê: Van qatan operasyonên dakêşana nimûneyê pêk tînin, ku di heman demê de agahdariya herî girîng diparêze, di kêmkirina pîvanên cîh û tevliheviya hesabkirinê ya nexşeyên taybetmendiyê de dibe alîkar. Operasyonên berhevkirina hevpar berhevkirina max-hevkirin û berhevkirina navînî pêk tîne.
  5. Qatên bi tevahî girêdayî: Van qatan her noyronek di yek qat de bi her noyronek di qata paşîn ve girêdide, ku CNN dihêle ku taybetmendî û têkiliyên asta bilind fêr bibe. Parçeya paşîn a bi tevahî ve girêdayî bi gelemperî ji hêla fonksiyonek çalakkirina softmax ve tê şopandin, ku ji bo her polê di peywirek dabeşkirinê de îhtîmalên derketinê çêdike.
  6. Tebeqeya derketinê: Ev qat pêşbîniya paşîn an hilberîna CNN-ê çêdike, wek etîketa polê di peywirek dabeşkirina wêneyê de.

Perwerdehiya CNN-ê di nav pêvajoyek bi navê paşnavkirinê de sererastkirina giraniya fîlterê û biasiyan pêk tîne, ku xeletiya di navbera derketinên pêşbînîkirî û etîketên rastîn de kêm dike. Piştî ku were perwerde kirin, CNN dikare were bikar anîn da ku li ser daneyên nû, nedîtî pêşbîniyan bike.

CNN di karên dîtbariya komputerê yên cihêreng de serketî bûne, di nav de dabeşkirina wêneyê (mînak, ImageNet), vedîtina tiştan (mînak, YOLO, Faster R-CNN), û dabeşkirina semantîk (mînak, U-Net). Bandoriya wan di hilberandina daneya dîtbar de di heman demê de ew ji bo qadên din ên mîna pêvajoya zimanê xwezayî û naskirina axaftinê jî maqûl kiriye, ku ew dikarin ji bo analîzkirina daneyên rêzdar werin sepandin.

  • Kinkirî: CNN
Vegere ser topê
Nêzîkî

Adblock Hat Tesbîtkirin

Martech Zone dikare vê naverokê bê mesref ji we re peyda bike ji ber ku em malpera xwe bi dahata reklamê, girêdanên pêwendiyê, û sponsorgeriyê drav dikin. Dema ku hûn malpera me temaşe dikin, em ê spas bikin ger hûn bloka reklama xwe rakin.