Vídeo: Como funcionam as redes neurais convolucionais?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
UMA Rede Neural Convolucional (ConvNet / CNN) é um algoritmo de Aprendizado Profundo que pode receber uma imagem de entrada, atribuir importância (pesos e vieses aprendíveis) a vários aspectos / objetos na imagem e ser capaz de diferenciar uns dos outros.
Também a questão é: para que servem as redes neurais convolucionais?
Esta é a ideia por trás do uso de pooling em redes neurais convolucionais . O pooling camada serve para reduzir progressivamente o tamanho espacial da representação, para reduzir o número de parâmetros, impressão de memória e quantidade de computação no rede e, portanto, controlar também o sobreajuste.
Além disso, o que são filtros em redes neurais convolucionais? No convolucional ( filtrando e codificação por transformação) redes neurais (CNN) a cada rede camada atua como uma detecção filtro para a presença de características ou padrões específicos presentes nos dados originais.
Saiba também, como uma CNN aprende?
Porque o CNN olha os pixels no contexto, é capaz de aprender padrões e objetos e os reconhece, mesmo que eles estão em posições diferentes na imagem. CNNs (camadas convolucionais para ser específico) aprender os chamados filtros ou kernels (às vezes também chamados de filterkernels).
Qual é o propósito da camada de convolução?
O primário propósito de convolução no caso de aConvNet é extrair recursos da imagem de entrada. Convolução preserva a relação espacial entre pixels, aprendendo recursos de imagem usando pequenos quadrados de dados de entrada.
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