Artikeleinführung：Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk ist ein spezielles Faltungs-Neuronales Netzwerk, das für Kausalitätsprobleme in Zeitreihendaten entwickelt wurde. Im Vergleich zu herkömmlichen Faltungs-Neuronalen Netzen bieten kausale Faltungs-Neuronale Netze einzigartige Vorteile bei der Beibehaltung der kausalen Beziehung von Zeitreihen und werden häufig bei der Vorhersage und Analyse von Zeitreihendaten verwendet. Die Kernidee des kausalen Faltungs-Neuronalen Netzwerks besteht darin, Kausalität in die Faltungsoperation einzuführen. Herkömmliche Faltungs-Neuronale Netze können gleichzeitig Daten vor und nach dem aktuellen Zeitpunkt wahrnehmen, bei der Vorhersage von Zeitreihen kann dies jedoch zu Informationsverlustproblemen führen. Da die Vorhersageergebnisse zum aktuellen Zeitpunkt durch die Daten zu zukünftigen Zeitpunkten beeinflusst werden. Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk löst dieses Problem. Es kann nur den aktuellen Zeitpunkt und frühere Daten wahrnehmen, aber keine zukünftigen Daten.

2024-01-24 Kommentar 0  943

Artikeleinführung：Dieser Artikel ist ein Nachdruck aus dem öffentlichen WeChat-Konto „Leben im Informationszeitalter“. Der Autor lebt im Informationszeitalter. Um diesen Artikel erneut zu drucken, wenden Sie sich bitte an das öffentliche Konto „Living in the Information Age“. Die Faltungsschicht des neuronalen Netzwerks (Convolutional Neural Network, CNN) ist ein spezielles Deep-Feed-Forward-Netzwerk, das im Allgemeinen eine Dateneingabeschicht, eine Faltungsschicht, eine Aktivierungsschicht, eine Downsampling-Schicht und eine vollständig verbundene Schicht umfasst. Die Faltungsschicht ist eine wichtige Einheit im Faltungs-Neuronalen Netzwerk. Sie besteht aus einer Reihe von Faltungskernen, die die Daten filtern. Ihr Kern ist ein linearer Überlagerungsprozess der gewichteten Summe der lokalen Fläche des Bildes des Faltungskerns. Das Bild I wird als Eingabe verwendet und der zweidimensionale Faltungskern K wird für die Faltung verwendet. Der Faltungsprozess kann wie folgt ausgedrückt werden: wobei I(i,j) der Wert des Bildes an der Position (i,j) ist ), S

2023-04-29 Kommentar 0  1763

Artikeleinführung：Faltungs-Neuronale Netze eignen sich gut für Aufgaben zur Bildrauschunterdrückung. Es nutzt die erlernten Filter, um das Rauschen zu filtern und so das Originalbild wiederherzustellen. In diesem Artikel wird die Methode zur Bildentrauschung basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk ausführlich vorgestellt. 1. Überblick über das Convolutional Neural Network Das Convolutional Neural Network ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der eine Kombination aus mehreren Faltungsschichten, Pooling-Schichten und vollständig verbundenen Schichten verwendet, um Bildmerkmale zu lernen und zu klassifizieren. In der Faltungsschicht werden die lokalen Merkmale des Bildes durch Faltungsoperationen extrahiert und so die räumliche Korrelation im Bild erfasst. Die Pooling-Schicht reduziert den Rechenaufwand durch Reduzierung der Feature-Dimension und behält die Hauptfeatures bei. Die vollständig verbundene Schicht ist für die Zuordnung erlernter Merkmale und Beschriftungen zur Implementierung der Bildklassifizierung oder anderer Aufgaben verantwortlich. Das Design dieser Netzwerkstruktur macht das Faltungs-Neuronale Netzwerk für die Bildverarbeitung und -erkennung nützlich.

2024-01-23 Kommentar 0  1339

Artikeleinführung：Übersetzer |. Rezensiert von Zhu Xianzhong |. 1. Was ist ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN)? Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Faltungs-Neuronale Netze eine spezielle Art neuronaler Netze sind, die in der Lage sind, einzigartige Bildmerkmale aus Bilddaten zu extrahieren. Beispielsweise werden Faltungs-Neuronale Netze häufig bei der Gesichtserkennung und -erkennung eingesetzt, da sie bei der Identifizierung komplexer Merkmale in Bilddaten sehr hilfreich sind. 2. Wie funktioniert ein Faltungs-Neuronales Netzwerk? Wie andere Arten neuronaler Netze verwenden CNNs numerische Daten. Daher müssen die in diese Netzwerke eingespeisten Bilder zunächst in digitale Darstellungen umgewandelt werden. Da Bilder aus Pixeln bestehen, werden sie vor der Weitergabe an CNN in digitale Form umgewandelt. Wie wir im nächsten Abschnitt besprechen werden, wird nicht die gesamte numerische Darstellungsschicht an das Netzwerk übergeben. für

2023-05-06 Kommentar 0  1679

Artikeleinführung：In neuronalen Netzen beziehen sich Filter normalerweise auf Faltungskerne in Faltungs-Neuronalen Netzen. Der Faltungskern ist eine kleine Matrix, mit der Faltungsoperationen am Eingabebild durchgeführt werden, um Merkmale im Bild zu extrahieren. Die Faltungsoperation kann als Filteroperation betrachtet werden. Durch die Durchführung einer Faltungsoperation an den Eingabedaten können die räumlichen Strukturinformationen in den Daten erfasst werden. Diese Operation wird häufig in den Bereichen Bildverarbeitung und Computer Vision verwendet und kann für Aufgaben wie Kantenerkennung, Merkmalsextraktion und Zielerkennung verwendet werden. Durch Anpassen der Größe und des Gewichts des Faltungskerns können die Eigenschaften des Filters geändert werden, um ihn an unterschiedliche Anforderungen an die Merkmalsextraktion anzupassen. In einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk enthält jede Faltungsschicht mehrere Filter, und jeder Filter ist für die Extraktion verschiedener Merkmale verantwortlich. Mithilfe dieser Merkmale können Objekte, Texturen, Kanten usw. in Bildern identifiziert werden

2024-01-23 Kommentar 0  1026

Artikeleinführung：Das Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Deep-Learning-Modell, das häufig bei Computer-Vision-Aufgaben eingesetzt wird. Im Vergleich zu vollständig verbundenen neuronalen Netzen verfügt CNN über weniger Parameter und leistungsfähigere Funktionen zur Merkmalsextraktion und eignet sich gut für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Zielerkennung und Bildsegmentierung. Im Folgenden stellen wir vor, wie man ein grundlegendes CNN-Modell erstellt. Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Deep-Learning-Modell mit mehreren Faltungsschichten, Pooling-Schichten, Aktivierungsfunktionen und vollständig verbundenen Schichten. Die Faltungsschicht ist die Kernkomponente von CNN und wird zum Extrahieren von Merkmalen des Eingabebildes verwendet. Der Pooling-Layer kann die Größe der Feature-Map reduzieren und die Hauptmerkmale des Bildes beibehalten. Die Aktivierungsfunktion führt eine nichtlineare Transformation ein und vergrößert das Modell

2024-01-24 Kommentar 0  554

Artikeleinführung：In diesem Artikel wird hauptsächlich die Methode zur Implementierung des Faltungs-Neuronalen Netzwerks CNN auf PyTorch vorgestellt. Jetzt werde ich es mit Ihnen teilen und Ihnen eine Referenz geben. Lassen Sie uns gemeinsam einen Blick darauf werfen

2018-04-28 Kommentar 0  2782

Artikeleinführung：In einem vollständig faltenden neuronalen Netzwerk (FCN) gibt es grundsätzlich für jede Schicht eine zufällige Gewichtsinitialisierung. Und es gibt zwei Punkte zu beachten: Fully Convolutional Neural Networks (FCN) verwenden bei der Backpropagation nicht 0 als Gewichte. Dies liegt daran, dass bei der Berechnung des Gradienten dL/dX der Zwischenschicht das Gewicht auf 0 gesetzt wird und der Gradient 0 wird, was dazu führt, dass das Netzwerk nicht aktualisiert werden kann. Daher verwendet FCN normalerweise Gewichte ungleich Null, um eine effiziente Berechnung und Aktualisierung von Gradienten sicherzustellen. Um die Verwendung einer einzigen Konstante zum Initialisieren aller Gewichte eines vollständig faltenden neuronalen Netzwerks (FCN) zu vermeiden, können wir einige komplexere Methoden verwenden. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung einer Zufallsinitialisierung, bei der die Gewichte auf zufällige Dezimalwerte initialisiert werden. Auf diese Weise wird jedes Neuron eine andere haben

2024-01-23 Kommentar 0  1122

Artikeleinführung：Das Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Deep-Learning-Neuronales Netzwerk, das in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung und anderen Bereichen weit verbreitet ist. Die Faltungsschicht ist die wichtigste Schicht in CNN, und Bildmerkmale können durch Faltungsoperationen effektiv extrahiert werden. In Faltungsschichten sind Polling und Padding gängige Techniken, die die Leistung und Stabilität von Faltungsschichten verbessern können. Durch den Abfragevorgang (Pooling) kann die Größe der Feature-Map reduziert und die Komplexität des Modells reduziert werden, während wichtige Feature-Informationen erhalten bleiben. Durch den Auffüllvorgang können zusätzliche Pixel an den Rändern des Eingabebilds hinzugefügt werden, sodass die Größe der Ausgabe-Feature-Map mit der Größe der Eingabe übereinstimmt, wodurch Informationsverluste vermieden werden. Die Anwendung dieser Technologien wird weiter erwähnt: Polling Polling ist eine häufig verwendete Operation in CNN

2024-01-22 Kommentar 0  979

Artikeleinführung：Downsampling ist eine Schlüsseltechnologie in Faltungs-Neuronalen Netzen, die dazu dient, den Rechenaufwand zu reduzieren, eine Überanpassung zu verhindern und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Es wird normalerweise in einer Pooling-Schicht nach einer Faltungsschicht implementiert. Der Zweck des Downsampling besteht darin, die Dimension der Ausgabe zu reduzieren. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören Operationen wie Maximum-Pooling und Average-Pooling. Diese Methoden wählen Teile der Informationen aus den Eingabedaten aus, um sie zu bearbeiten und so die Dimensionalität der Ausgabe zu reduzieren. In Faltungs-Neuronalen Netzen wird das Downsampling normalerweise durch Pooling-Operationen implementiert. Max Pooling ist eine gängige Pooling-Operation, bei der der Maximalwert in einem bestimmten Fenster des Eingabebilds als Ausgabe ausgewählt wird. Der Effekt dieser Operation besteht darin, die Größe der Ausgabe-Feature-Map zu reduzieren und dadurch die Komplexität des Modells zu verringern. Wenn die ursprüngliche Eingabe beispielsweise ein 4x4-Bild ist, erfolgt nach dem maximalen 2x2-Pooling die Ausgabe

2024-01-22 Kommentar 0  710

Artikeleinführung：Ich glaube, dass Freunde wie der Autor, die Technologie lieben und ein starkes Interesse an KI haben, mit Faltungs-Neuronalen Netzen vertraut sein müssen und von einem so „fortgeschrittenen“ Namen schon lange verwirrt sein müssen. Der Autor wird heute von Grund auf in die Welt der Faltungs-Neuronalen Netze eintauchen ~ teilen Sie es mit allen! Bevor wir uns mit Faltungs-Neuronalen Netzen befassen, werfen wir einen Blick auf die Funktionsweise von Bildern. Bildprinzip Bilder werden in Computern durch Zahlen (0-255) dargestellt, und jede Zahl repräsentiert die Helligkeits- oder Farbinformationen eines Pixels im Bild. Darunter: Schwarzweißbild: Jedes Pixel hat nur einen Wert, und dieser Wert variiert zwischen 0 (schwarz) und 255 (weiß). Farbbild: Jedes Pixel enthält drei Werte. Am gebräuchlichsten ist das RGB-Modell (Rot-Grün-Blau), das aus Rot, Grün und Blau besteht

2024-06-04 Kommentar 0  483

Artikeleinführung：Die auf Faltungs-Neuronalen Netzen basierende Bildstilübertragung ist eine Technologie, die den Inhalt und den Stil eines Bildes kombiniert, um ein neues Bild zu erzeugen. Es nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, um Bilder in Stilmerkmalsvektoren umzuwandeln. In diesem Artikel wird diese Technologie unter den folgenden drei Aspekten erörtert: 1. Technische Prinzipien Die Implementierung der Bildstilübertragung basierend auf Faltungs-Neuronalen Netzen basiert auf zwei Schlüsselkonzepten: Inhaltsdarstellung und Stildarstellung. Inhaltsdarstellung bezieht sich auf die abstrakte Darstellung von Objekten und Objekten in einem Bild, während sich Stildarstellung auf die abstrakte Darstellung von Texturen und Farben in einem Bild bezieht. In einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk erzeugen wir ein neues Bild, indem wir Inhaltsdarstellung und Stildarstellung kombinieren, um den Inhalt des Originalbildes beizubehalten und den Stil des neuen Bildes zu erhalten. Um dies zu erreichen, können wir eine Methode namens verwenden

2024-01-22 Kommentar 0  1302

Artikeleinführung：Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz werden verschiedene Deep-Learning-Technologien immer häufiger eingesetzt. Unter ihnen ist Convolutional Neural Network (CNN) ein Deep-Learning-Algorithmus, der umfassend erforscht und angewendet wurde. Es verfügt über ein breites Anwendungsspektrum in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Robotik, autonomem Fahren und Spielen. In diesem Artikel werden das Prinzip, die Operationsmethode und die Implementierungsmethode des Faltungs-Neuronalen Netzwerks in Python aus der Perspektive von Python vorgestellt.

2023-06-05 Kommentar 0  2040

Artikeleinführung：Convolutional Neural Network (CNN) ist ein neuronaler Netzwerkalgorithmus, der häufig in der Bilderkennung, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen eingesetzt wird. Es stützt sich auf die Struktur biologischer Neuronen, verarbeitet die zweidimensionale räumliche Struktur der Eingabedaten und wendet eine Gewichtsverteilungsmethode in der Faltungsschicht und der Poolschicht an, wodurch die Anzahl der zu optimierenden Parameter erheblich reduziert und dadurch verbessert wird Generalisierungsfähigkeit und Effizienz des Modells. Python ist eine Programmiersprache, die im wissenschaftlichen Rechnen und in der Computertechnik weit verbreitet ist

2023-06-11 Kommentar 0  1558

Artikeleinführung：Der MNIST-Datensatz besteht aus handschriftlichen Ziffern und umfasst 60.000 Trainingsbeispiele und 10.000 Testbeispiele. Bei jedem Beispiel handelt es sich um ein 28 x 28 Pixel großes Graustufenbild, das eine Zahl von 0 bis 9 darstellt. Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Modell, das zur Bildklassifizierung beim Deep Learning verwendet wird. Es extrahiert Bildmerkmale über Faltungsschichten und Pooling-Schichten und verwendet vollständig verbundene Schichten zur Klassifizierung. Im Folgenden werde ich vorstellen, wie man mit Python und TensorFlow ein einfaches CNN-Modell zur Klassifizierung des MNIST-Datensatzes implementiert. Zuerst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken und den MNIST-Datensatz importieren: importtensorflowastffromtensorflow.keras.da

2024-01-23 Kommentar 0  1165

Artikeleinführung：Convolutional Neural Networks (CNNs) sind leistungsstarke Werkzeuge für Bildverarbeitungs- und Erkennungsaufgaben. Sie sind darauf ausgelegt, räumliche Hierarchien von Features durch Backpropagation automatisch und adaptiv zu erlernen. Lassen Sie uns in den Aufbau eines einfachen CNN eintauchen

2024-08-28 Kommentar 0  928

Artikeleinführung：Der Faltungskern ist ein mathematisches Werkzeug in einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk. Es handelt sich um eine kleine Matrix, die zur Durchführung von Faltungsoperationen an Eingabedaten verwendet wird. Faltungs-Neuronale Netze extrahieren Merkmale aus Eingabedaten durch Faltungskerne. Durch Anpassen der Parameter des Faltungskerns kann das Netzwerk nach und nach abstraktere und erweiterte Funktionen erlernen. Die Größe und Form des Faltungskerns kann entsprechend den Eigenschaften der Aufgabe und den Eingabedaten angepasst werden. Der Faltungskern wird normalerweise automatisch vom neuronalen Netzwerk gelernt, kann aber auch manuell entworfen und angepasst werden. Wie wird der Faltungskern bestimmt? Die Bestimmung des Faltungskerns erfolgt normalerweise durch Training neuronaler Netze. Während des Trainingsprozesses passt das Netzwerk automatisch die Gewichte und Verzerrungen des Faltungskerns an, sodass das Netzwerk Merkmale der Eingabedaten besser extrahieren und klassifizieren kann. Durch die Überwachung der Leistungsmetriken des Netzwerks, wie z. B. Genauigkeit und Verlustfunktionswerte, können Sie dies erreichen

2024-01-24 Kommentar 0  2101

Artikeleinführung：Dilatierte Faltung und erweiterte Faltung sind häufig verwendete Operationen in Faltungs-Neuronalen Netzen. In diesem Artikel werden ihre Unterschiede und Beziehungen im Detail vorgestellt. 1. Erweiterte Faltung Die erweiterte Faltung, auch als erweiterte Faltung oder erweiterte Faltung bekannt, ist eine Operation in einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk. Es handelt sich um eine Erweiterung, die auf der herkömmlichen Faltungsoperation basiert und das Empfangsfeld des Faltungskerns durch Einfügen von Löchern in den Faltungskern erhöht. Auf diese Weise kann das Netzwerk ein breiteres Spektrum an Funktionen besser erfassen. Die erweiterte Faltung wird im Bereich der Bildverarbeitung häufig verwendet und kann die Leistung des Netzwerks verbessern, ohne die Anzahl der Parameter und den Rechenaufwand zu erhöhen. Durch die Erweiterung des Empfangsfelds des Faltungskerns kann die erweiterte Faltung die globalen Informationen im Bild besser verarbeiten und dadurch den Effekt der Merkmalsextraktion verbessern. Die Hauptidee der erweiterten Faltung besteht darin, einige einzuführen

2024-01-22 Kommentar 0  1055

Artikeleinführung：Padding ist ein Prozess in neuronalen Netzen, um die Anforderungen einer festen Eingabegröße zu erfüllen. In neuronalen Netzen ist die Größe der Eingabedaten normalerweise fest. Wenn die Abmessungen der Eingabedaten nicht mit den Eingabeanforderungen des Netzwerks übereinstimmen, kann Padding die Abmessungen der Eingabedaten an die Eingabeanforderungen des Netzwerks anpassen, indem einige zusätzliche Dummy-Daten um die Eingabedaten herum hinzugefügt werden. Daher besteht der Hauptzweck des Auffüllens darin, die Eingabeanforderungen des neuronalen Netzwerks zu erfüllen. Bei Faltungsoperationen in Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN) besteht die Rolle des Auffüllens darin, die Ausgabegröße zu steuern. Bei der Faltungsoperation gleitet der Faltungskern über die Eingabedaten und berechnet das Faltungsergebnis an jeder Position. Wenn die Eingabedaten und die Größe des Faltungskerns inkonsistent sind, wird die Ausgabegröße kleiner, was sich auf die Netzwerkleistung auswirkt. daher

2024-01-24 Kommentar 0  1344

Artikeleinführung：Python-Grundlagen. Grundlegende Mathematik, einschließlich grundlegender Analysis, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik usw. Verschiedene Frameworks wie Tensorflow usw. Deep Learning, einschließlich Grundlagen des maschinellen Lernens, Grundlagen des Deep Learning, Faltungs-Neuronale Netze, wiederkehrende Neuronale Netze, generative gegnerische Neuronale Netze und Deep Reinforcement Learning.

2019-07-23 Kommentar 0  5522