Video: Bagaimana cara kerja jaringan saraf convolutional?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
A Jaringan Saraf Konvolusional (ConvNet/CNN) adalah algoritma Deep Learning yang dapat mengambil gambar input, menetapkan kepentingan (bobot dan bias yang dapat dipelajari) untuk berbagai aspek/objek dalam gambar dan dapat membedakan satu dari yang lain.
Juga pertanyaannya adalah, apa gunanya jaringan saraf convolutional?
Ini adalah ide di balik penggunaan pooling in jaringan saraf konvolusi . Penyatuan lapisan berfungsi untuk mengurangi ukuran spasial representasi secara progresif, mengurangi jumlah parameter, jejak memori, dan jumlah komputasi dalam jaringan , dan karenanya juga mengontrol overfitting.
Juga, apa itu filter dalam jaringan saraf convolutional? Di dalam berbelit-belit ( penyaringan dan pengkodean dengan transformasi) jaringan saraf (CNN) setiap jaringan lapisan bertindak sebagai deteksi Saring untuk keberadaan fitur atau pola tertentu yang ada dalam data asli.
Juga Tahu, bagaimana CNN belajar?
Karena CNN melihat piksel dalam konteks, itu adalah sudah bisa mempelajari pola dan objek dan mengenalinya bahkan jika mereka adalah di posisi yang berbeda pada gambar. CNNs (lapisan konvolusi untuk lebih spesifik) mempelajari yang disebut filter atau kernel (kadang juga disebut filterkernels).
Apa tujuan dari lapisan konvolusi?
yang utama tujuan konvolusi dalam kasus aConvNet adalah untuk mengekstrak fitur dari gambar input. Lilitan mempertahankan hubungan spasial antarpiksel dengan mempelajari fitur gambar menggunakan kotak kecil data masukan.
Direkomendasikan:
Mengapa jaringan saraf memiliki banyak lapisan?
Mengapa kita memiliki banyak lapisan dan banyak simpul per lapisan dalam jaringan saraf? Kami membutuhkan setidaknya satu lapisan tersembunyi dengan aktivasi non-linear untuk dapat mempelajari fungsi non-linear. Biasanya, orang menganggap setiap lapisan sebagai tingkat abstraksi. Karenanya Anda mengizinkan model untuk menyesuaikan dengan fungsi yang lebih kompleks
Bagaimana cara kerja jaringan saraf sederhana?
Ide dasar di balik jaringan saraf adalah untuk mensimulasikan (menyalin dengan cara yang disederhanakan tetapi cukup setia) banyak sel otak yang saling berhubungan erat di dalam komputer sehingga Anda bisa membuatnya mempelajari berbagai hal, mengenali pola, dan membuat keputusan dengan cara yang mirip manusia. Tapi itu bukan otak
Apa fungsi aktivasi lakukan di jaringan saraf?
Fungsi aktivasi adalah persamaan matematis yang menentukan keluaran dari jaringan syaraf tiruan. Fungsi tersebut melekat pada setiap neuron dalam jaringan, dan menentukan apakah harus diaktifkan ("diaktifkan") atau tidak, berdasarkan apakah input setiap neuron relevan untuk prediksi model
Apa itu jaringan saraf multilayer?
Multilayer perceptron (MLP) adalah kelas jaringan saraf tiruan feedforward (ANN). Sebuah MLP terdiri dari setidaknya tiga lapisan node: lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Kecuali node input, setiap node adalah neuron yang menggunakan fungsi aktivasi nonlinier
Bagaimana cara kerja jaringan saraf umpan maju?
Jaringan saraf umpan maju adalah jenis jaringan saraf tiruan pertama dan paling sederhana yang dirancang. Dalam jaringan ini, informasi bergerak hanya dalam satu arah, maju, dari node input, melalui node tersembunyi (jika ada) dan ke node output. Tidak ada siklus atau loop dalam jaringan