Présentation de l'article：Le réseau neuronal convolutif causal est un réseau neuronal convolutif spécial conçu pour les problèmes de causalité dans les données de séries chronologiques. Par rapport aux réseaux de neurones convolutifs conventionnels, les réseaux de neurones convolutifs causals présentent des avantages uniques en ce qu'ils conservent la relation causale des séries chronologiques et sont largement utilisés dans la prédiction et l'analyse des données de séries chronologiques. L'idée centrale du réseau neuronal convolutionnel causal est d'introduire la causalité dans l'opération de convolution. Les réseaux neuronaux convolutifs traditionnels peuvent percevoir simultanément les données avant et après le point temporel actuel, mais dans la prévision des séries chronologiques, cela peut entraîner des problèmes de fuite d'informations. Parce que le résultat de la prédiction à l’heure actuelle sera affecté par les données à l’heure future. Le réseau neuronal convolutionnel causal résout ce problème. Il ne peut percevoir que le point temporel actuel et les données précédentes, mais ne peut pas percevoir les données futures.

2024-01-24 commentaire 0  856

Présentation de l'article：Dans les réseaux de neurones, les filtres font généralement référence aux noyaux de convolution dans les réseaux de neurones convolutifs. Le noyau de convolution est une petite matrice utilisée pour effectuer des opérations de convolution sur l'image d'entrée afin d'extraire les caractéristiques de l'image. L'opération de convolution peut être considérée comme une opération de filtrage. En effectuant une opération de convolution sur les données d'entrée, les informations de structure spatiale contenues dans les données peuvent être capturées. Cette opération est largement utilisée dans les domaines du traitement d'images et de la vision par ordinateur et peut être utilisée pour des tâches telles que la détection de contours, l'extraction de caractéristiques et la reconnaissance de cibles. En ajustant la taille et le poids du noyau de convolution, les caractéristiques du filtre peuvent être modifiées pour s'adapter aux différents besoins d'extraction de fonctionnalités. Dans un réseau neuronal convolutif, chaque couche convolutive contient plusieurs filtres, et chaque filtre est chargé d'extraire différentes caractéristiques. Ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour identifier des objets, des textures, des bords, etc. dans les images

2024-01-23 commentaire 0  972

Présentation de l'article：Les réseaux de neurones convolutifs fonctionnent bien dans les tâches de débruitage d'images. Il utilise les filtres appris pour filtrer le bruit et restaurer ainsi l'image originale. Cet article présente en détail la méthode de débruitage d'image basée sur un réseau neuronal convolutif. 1. Présentation du réseau neuronal convolutif Le réseau neuronal convolutif est un algorithme d'apprentissage en profondeur qui utilise une combinaison de plusieurs couches convolutives, des couches de regroupement et des couches entièrement connectées pour apprendre et classer les caractéristiques de l'image. Dans la couche convolutive, les caractéristiques locales de l'image sont extraites via des opérations de convolution, capturant ainsi la corrélation spatiale dans l'image. La couche de pooling réduit la quantité de calcul en réduisant la dimension des fonctionnalités et conserve les principales fonctionnalités. La couche entièrement connectée est responsable du mappage des fonctionnalités et des étiquettes apprises pour mettre en œuvre la classification des images ou d'autres tâches. La conception de cette structure de réseau rend les réseaux de neurones convolutifs utiles dans le traitement et la reconnaissance d'images.

2024-01-23 commentaire 0  1282

Présentation de l'article：Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un modèle d'apprentissage profond largement utilisé dans les tâches de vision par ordinateur. Comparé aux réseaux neuronaux entièrement connectés, CNN dispose de moins de paramètres et de capacités d'extraction de fonctionnalités plus puissantes, et fonctionne bien dans des tâches telles que la classification d'images, la détection de cibles et la segmentation d'images. Ci-dessous, nous expliquerons comment créer un modèle CNN de base. Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un modèle d'apprentissage en profondeur avec plusieurs couches convolutives, des couches de pooling, des fonctions d'activation et des couches entièrement connectées. La couche convolutive est le composant principal de CNN et est utilisée pour extraire les caractéristiques de l'image d'entrée. La couche de pooling peut réduire la taille de la carte des caractéristiques et préserver les principales caractéristiques de l'image. La fonction d'activation introduit une transformation non linéaire et augmente le modèle

2024-01-24 commentaire 0  494

Présentation de l'article：Dans un réseau neuronal entièrement convolutif (FCN), essentiellement pour chaque couche, il existe une initialisation de poids aléatoire. Et il y a deux points à noter : les réseaux de neurones entièrement convolutifs (FCN) n'utiliseront pas 0 comme poids lors de la rétropropagation. En effet, lors du calcul du gradient dL/dX de la couche intermédiaire, si le poids est défini sur 0, le gradient deviendra 0, ce qui entraînera l'échec de la mise à jour du réseau. Par conséquent, FCN utilise généralement des poids non nuls pour garantir un calcul et une mise à jour efficaces des gradients. Afin d'éviter d'utiliser une seule constante pour initialiser tous les poids d'un réseau neuronal entièrement convolutif (FCN), nous pouvons utiliser des méthodes plus complexes. Une approche courante consiste à utiliser une initialisation aléatoire, qui initialise les poids à des valeurs décimales aléatoires. De cette façon, chaque neurone aura un

2024-01-23 commentaire 0  1050

Présentation de l'article：Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un réseau neuronal d'apprentissage profond largement utilisé dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres domaines. La couche de convolution est la couche la plus importante de CNN, et les caractéristiques de l'image peuvent être efficacement extraites grâce à des opérations de convolution. Dans les couches convolutives, l'interrogation et le remplissage sont des techniques courantes qui peuvent améliorer les performances et la stabilité des couches convolutives. Grâce à l'opération d'interrogation (mise en commun), la taille de la carte de caractéristiques peut être réduite et la complexité du modèle peut être réduite tout en conservant des informations de caractéristiques importantes. L'opération de remplissage peut ajouter des pixels supplémentaires autour des bords de l'image d'entrée afin que la taille de la carte des caractéristiques de sortie soit la même que celle de l'entrée, évitant ainsi la perte d'informations. L'application de ces technologies, mention supplémentaire : Polling Polling est une opération couramment utilisée sur CNN.

2024-01-22 commentaire 0  928

Présentation de l'article：Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont des outils puissants pour les tâches de traitement et de reconnaissance d'images. Ils sont conçus pour apprendre automatiquement et de manière adaptative les hiérarchies spatiales des caractéristiques par rétropropagation. Passons à la création d'un CNN de base

2024-08-28 commentaire 0  877

Présentation de l'article：Je crois que les amis qui aiment la technologie et qui s'intéressent beaucoup à l'IA comme l'auteur doivent être familiers avec les réseaux de neurones convolutifs et doivent avoir été confus par un nom aussi « avancé » depuis longtemps. L'auteur entrera aujourd'hui dans le monde des réseaux de neurones convolutifs à partir de zéro ~ partagez-le avec vous ! Avant de plonger dans les réseaux de neurones convolutifs, examinons le fonctionnement des images. Principe de l'image Les images sont représentées dans les ordinateurs par des nombres (0-255), et chaque nombre représente la luminosité ou les informations de couleur d'un pixel de l'image. Parmi eux : Image noir et blanc : Chaque pixel n'a qu'une seule valeur, et cette valeur varie entre 0 (noir) et 255 (blanc). Image couleur : chaque pixel contient trois valeurs, la plus courante est le modèle RVB (Rouge-Vert-Bleu), qui est rouge, vert et bleu.

2024-06-04 commentaire 0  395

Présentation de l'article：Dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN), le pooling et l'aplatissement sont deux concepts très importants. Concept de pooling L'opération de pooling est une opération couramment utilisée dans les réseaux CNN. Elle est utilisée pour réduire la dimension des cartes de fonctionnalités, réduire la quantité de calcul et le nombre de paramètres, et éviter le surajustement. L'opération de pooling est généralement effectuée après la couche convolutive et son rôle est de réduire chaque petite zone de la carte de caractéristiques (telle que 2x2 ou 3x3) à une valeur, qui peut être la valeur maximale (MaxPooling) ou la valeur moyenne. (Mise en commun moyenne). Cela permet de réduire le nombre de paramètres, de réduire le risque de surajustement et d'extraire des fonctionnalités plus importantes. Le rôle principal de la couche de pooling dans le réseau neuronal convolutif est une opération couramment utilisée dans CNN. Elle est utilisée pour réduire la dimension de la carte des caractéristiques, réduire la quantité de calcul et le nombre de paramètres, et empêcher.

2024-01-23 commentaire 0  796

Présentation de l'article：Le transfert de style d'image basé sur des réseaux de neurones convolutifs est une technologie qui combine le contenu et le style d'une image pour générer une nouvelle image. Il utilise un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) pour convertir les images en vecteurs de caractéristiques de style. Cet article abordera cette technologie sous les trois aspects suivants : 1. Principes techniques La mise en œuvre du transfert de style d'image basé sur des réseaux de neurones convolutifs repose sur deux concepts clés : la représentation de contenu et la représentation de style. La représentation du contenu fait référence à la représentation abstraite d'objets et d'objets dans une image, tandis que la représentation de style fait référence à la représentation abstraite des textures et des couleurs dans une image. Dans un réseau de neurones convolutifs, nous générons une nouvelle image en combinant représentation de contenu et représentation de style pour préserver le contenu de l'image originale et avoir le style de la nouvelle image. Pour y parvenir, nous pouvons utiliser une méthode appelée

2024-01-22 commentaire 0  1222

Présentation de l'article：Le sous-échantillonnage est une technologie clé dans les réseaux de neurones convolutifs, utilisée pour réduire la quantité de calcul, empêcher le surajustement et améliorer la capacité de généralisation du modèle. Il est généralement implémenté dans une couche de pooling après une couche convolutive. Le but du sous-échantillonnage est de réduire la dimension de la sortie. Les méthodes couramment utilisées incluent des opérations telles que la mise en commun maximale et la mise en commun moyenne. Ces méthodes sélectionnent des parties des informations des données d’entrée sur lesquelles opérer pour réduire la dimensionnalité de la sortie. Dans les réseaux de neurones convolutifs, le sous-échantillonnage est généralement mis en œuvre via des opérations de pooling. Le pooling maximum est une opération de pooling courante qui fonctionne en sélectionnant la valeur maximale dans une fenêtre spécifique de l'image d'entrée comme sortie. L'effet de cette opération est de réduire la taille de la carte des caractéristiques en sortie, réduisant ainsi la complexité du modèle. Par exemple, si l'entrée d'origine est une image 4x4, après un regroupement maximum de 2x2, la sortie

2024-01-22 commentaire 0  654

Présentation de l'article：Le remplissage est un processus dans les réseaux de neurones pour répondre aux exigences d'une taille d'entrée fixe. Dans les réseaux de neurones, la taille des données d'entrée est généralement fixe. Si les dimensions des données d'entrée ne correspondent pas aux exigences d'entrée du réseau, le remplissage peut ajuster les dimensions des données d'entrée pour qu'elles correspondent aux exigences d'entrée du réseau en ajoutant des données factices supplémentaires autour des données d'entrée. Par conséquent, l’objectif principal du remplissage est de satisfaire les exigences d’entrée du réseau neuronal. Pour les opérations de convolution dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN), le rôle du remplissage est de contrôler la taille de sortie. Dans l'opération de convolution, le noyau de convolution glisse sur les données d'entrée et calcule le résultat de convolution à chaque position. Si les tailles des données d'entrée et du noyau de convolution sont incohérentes, la taille de sortie deviendra plus petite, affectant ainsi les performances du réseau. donc

2024-01-24 commentaire 0  1313

Présentation de l'article：L'ensemble de données MNIST se compose de chiffres manuscrits et comprend 60 000 échantillons d'apprentissage et 10 000 échantillons de test. Chaque échantillon est une image en niveaux de gris de 28 x 28 pixels représentant un nombre de 0 à 9. Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un modèle utilisé pour la classification d'images dans l'apprentissage profond. Il extrait les caractéristiques de l'image via des couches convolutives et des couches de regroupement, et utilise des couches entièrement connectées pour la classification. Ci-dessous, je vais vous présenter comment utiliser Python et TensorFlow pour implémenter un modèle CNN simple afin de classer l'ensemble de données MNIST. Tout d’abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires et l’ensemble de données MNIST : importtensorflowastffromtensorflow.keras.da

2024-01-23 commentaire 0  1095

Présentation de l'article：Les réseaux de neurones artificiels (ANN) se présentent sous de nombreuses formes différentes, chacune conçue pour un cas d'utilisation spécifique. Les types d'ANN courants incluent : Le réseau neuronal Feedforward est le type de réseau neuronal artificiel le plus simple et le plus couramment utilisé. Il se compose d’une couche d’entrée, d’une couche cachée et d’une couche de sortie, et les informations circulent dans une direction, de l’entrée vers la sortie, sans bouclage. Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un type de réseau neuronal artificiel spécifiquement utilisé pour l'analyse d'images et de vidéos. Il est conçu pour identifier efficacement les modèles et les caractéristiques des images et excelle donc dans des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) diffèrent des réseaux à action directe en ce sens qu'ils ont un flux d'informations cyclique et sont donc capables de traiter des séquences d'entrée, telles que du texte ou de la parole. Cela rend RNN utile dans le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

2024-01-22 commentaire 0  1375

Présentation de l'article：Le champ récepteur fait référence à la plage d'influence d'une certaine couche de neurones de sortie sur les données d'entrée dans le réseau neuronal. Cela peut être simplement compris comme la gamme de données d’entrée reçues par une certaine couche de neurones. La taille du champ récepteur détermine dans quelle mesure le réseau neuronal comprend les données d'entrée et affecte également la capacité et les performances de reconnaissance. Dans les réseaux de neurones convolutifs, le champ récepteur est généralement déterminé par la taille du noyau de convolution et la taille du pas. Cela signifie qu'un champ de réception plus large peut capturer davantage d'informations contextuelles et contribuer à améliorer la capacité du réseau à percevoir les caractéristiques locales. Le champ récepteur plus petit accorde plus d'attention aux informations détaillées et convient au traitement de cibles de petite taille. Par conséquent, une sélection raisonnable de la taille du champ récepteur est très importante pour la conception et l’optimisation des performances des réseaux neuronaux. Ce qui suit est une interprétation détaillée du concept de champ récepteur : la relation entre le champ récepteur et le champ récepteur du noyau de convolution et

2024-01-24 commentaire 0  1060

Présentation de l'article：Les réseaux neuronaux quantiques sont un nouveau domaine qui combine l'informatique neuronale classique et l'informatique quantique. Il s'appuie sur la structure et le fonctionnement du cerveau humain, qui traite les informations via des « neurones » interconnectés. Contrairement aux réseaux de neurones traditionnels, les réseaux de neurones quantiques sont généralement hybrides, comprenant des réseaux de prétraitement classiques, des réseaux quantiques et des algorithmes de post-traitement classiques. Cette combinaison peut tirer pleinement parti de l'informatique quantique, comme le calcul parallèle et la superposition d'états quantiques, améliorant ainsi l'efficacité et les performances du calcul. En combinant l'informatique classique et quantique, les réseaux de neurones quantiques ont un grand potentiel pour résoudre des problèmes complexes et optimiser les tâches. Le concept d'un réseau neuronal quantique est d'apprendre, grâce aux couches de prétraitement classiques, comment exciter les circuits quantiques pour produire le comportement correct des qubits. Normalement, cette excitation provoque l'état quantique.

2024-01-24 commentaire 0  1026

Présentation de l'article：Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones et les réseaux de neurones profonds attirent de plus en plus d’attention. Ils sont utilisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Si vous souhaitez apprendre à utiliser PHP pour le développement de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux approfondis, cet article vous présentera quelques connaissances de base. Introduction aux réseaux de neurones et aux réseaux de neurones profonds Un réseau de neurones est un modèle graphique composé de nœuds et de bords. Chaque nœud représente un neurone et chaque bord représente une connexion entre neurones. Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la classification, la régression et le clustering

2023-05-21 commentaire 0  863

Présentation de l'article：Cet article évalue les NFNets à grande échelle et remet en question l'idée selon laquelle les ConvNets fonctionnent moins bien que les ViT sur des problèmes à grande échelle. Le succès précoce de l'apprentissage profond peut être attribué au développement de réseaux neuronaux convolutifs (ConvNets). Les ConvNets dominent les benchmarks de vision par ordinateur depuis près d’une décennie. Ces dernières années, ils ont cependant été de plus en plus remplacés par des ViT (VisionTransformers). De nombreuses personnes pensent que les ConvNets fonctionnent bien sur des ensembles de données de petite ou moyenne taille, mais ne peuvent pas rivaliser avec les ViT sur des ensembles de données de plus grande taille. Pendant ce temps, la communauté CV a cessé d'évaluer des réseaux initialisés de manière aléatoire sur des ensembles de données spécifiques tels qu'ImageNet.

2023-11-02 commentaire 0  929

Présentation de l'article：Le réseau neuronal à fonction de base radiale (réseau neuronal RBF) et le réseau neuronal BP sont deux modèles de réseau neuronal courants, qui diffèrent dans leurs méthodes de travail et leurs domaines d'application. Le réseau neuronal RBF utilise principalement des fonctions de base radiale pour le mappage et la classification des données et convient aux problèmes non linéaires. Le réseau neuronal BP est formé et appris grâce à l'algorithme de rétro-propagation et convient aux problèmes de régression et de classification. Les deux modèles de réseau ont leurs propres avantages et le modèle approprié peut être sélectionné en fonction des besoins de problèmes spécifiques. 1. Différentes structures neuronales Dans le réseau neuronal BP, la structure neuronale se compose généralement d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. La couche d'entrée est chargée de recevoir les données originales, la couche cachée est utilisée pour l'extraction des fonctionnalités et la couche de sortie utilise les fonctionnalités extraites pour la classification ou la prédiction de régression. chaque neurone

2024-01-22 commentaire 0  914

Présentation de l'article：FLOPS est l'une des normes d'évaluation des performances informatiques, utilisée pour mesurer le nombre d'opérations en virgule flottante par seconde. Dans les réseaux de neurones, FLOPS est souvent utilisé pour évaluer la complexité informatique du modèle et l'utilisation des ressources informatiques. C'est un indicateur important utilisé pour mesurer la puissance de calcul et l'efficacité d'un ordinateur. Un réseau de neurones est un modèle complexe composé de plusieurs couches de neurones utilisées pour des tâches telles que la classification, la régression et le clustering des données. La formation et l'inférence des réseaux de neurones nécessitent un grand nombre de multiplications matricielles, de convolutions et d'autres opérations de calcul, la complexité de calcul est donc très élevée. FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) peut être utilisé pour mesurer la complexité de calcul des réseaux de neurones afin d'évaluer l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul du modèle. FIASCO

2024-01-22 commentaire 0  748