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  940

Présentation de l'article：Cet article est réimprimé du compte public WeChat « Vivre à l'ère de l'information ». L'auteur vit à l'ère de l'information. Pour réimprimer cet article, veuillez contacter le compte public Vivre à l’ère de l’information. La couche de réseau neuronal convolutif (Convolutional Neural Network, CNN) est un réseau spécial à rétroaction profonde, qui comprend généralement une couche d'entrée de données, une couche de convolution, une couche d'activation, une couche de sous-échantillonnage et une couche entièrement connectée. La couche de convolution est une unité importante du réseau neuronal convolutif. Elle est composée d'une série de noyaux de convolution qui filtrent les données. Son essence est un processus de superposition linéaire de la somme pondérée de la surface locale de l'image et du poids. du noyau de convolution. L'image I est utilisée comme entrée et le noyau de convolution bidimensionnel K est utilisé pour la convolution. Le processus de convolution peut être exprimé comme suit : où, I(i,j) est la valeur de l'image à la position (i,j). ), S

2023-04-29 commentaire 0  1763

Présentation de l'article：Traducteur | Révisé par Zhu Xianzhong | Sun Shujuan 1. Qu'est-ce qu'un réseau neuronal convolutif (CNN) ? En résumé, les réseaux de neurones convolutifs sont un type spécial de réseau de neurones capable d'extraire des caractéristiques d'image uniques à partir de données d'image. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs ont été largement utilisés dans la détection et la reconnaissance des visages car ils sont très utiles pour identifier des caractéristiques complexes dans les données d’images. 2. Comment fonctionne un réseau de neurones convolutifs ? Comme d’autres types de réseaux neuronaux, les CNN utilisent des données numériques. Par conséquent, les images transmises à ces réseaux doivent d’abord être converties en représentations numériques. Les images étant constituées de pixels, elles sont converties sous forme numérique avant d’être transmises à CNN. Comme nous le verrons dans la section suivante, l’intégralité de la couche de représentation numérique n’est pas transmise au réseau. pour

2023-05-06 commentaire 0  1679

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  1338

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  552

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  973

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  1026

Présentation de l'article：Cet article présente principalement la méthode d'implémentation du réseau neuronal convolutif CNN sur PyTorch. Je vais maintenant le partager avec vous et vous donner une référence. Venez jeter un oeil ensemble

2018-04-28 commentaire 0  2782

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  1118

Présentation de l'article：Cet article est réimprimé du compte public WeChat « Vivre à l'ère de l'information ». L'auteur vit à l'ère de l'information. Pour réimprimer cet article, veuillez contacter le compte public Vivre à l’ère de l’information. Le réseau neuronal récurrent (RNN) est principalement utilisé pour résoudre des problèmes de données de séquence. La raison pour laquelle il s’agit d’un réseau neuronal récurrent est que la sortie actuelle d’une séquence est également liée à la sortie précédente. Le réseau RNN mémorise les informations des moments précédents et les applique au calcul de sortie actuel. Contrairement au réseau neuronal convolutif, les neurones des couches cachées du réseau neuronal récurrent sont connectés les uns aux autres. déterminé par l'entrée La sortie de la couche est composée de la sortie des neurones cachés à l'instant précédent. Bien que le réseau RNN ait obtenu des résultats remarquables, il existe

2023-04-08 commentaire 0  1674

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  707

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  481

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  1300

Présentation de l'article：La semaine dernière, j'ai publié un article sur la façon de construire des réseaux neuronaux simples, en particulier des perceptrons multicouches. Cet article approfondira les spécificités des réseaux de neurones pour discuter de la façon dont nous pouvons maximiser les performances d'un réseau de neurones en t

2024-10-13 commentaire 0  991

Présentation de l'article：Avec le développement continu de l’intelligence artificielle, diverses technologies d’apprentissage profond sont de plus en plus largement utilisées. Parmi eux, le réseau de neurones convolutifs (CNN) est un algorithme d'apprentissage en profondeur qui a fait l'objet de nombreuses recherches et applications. Il est largement utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la robotique, la conduite autonome et les jeux. Cet article présentera le principe, la méthode de fonctionnement et la méthode de mise en œuvre du réseau neuronal convolutif en Python du point de vue de Python.

2023-06-05 commentaire 0  2040

Présentation de l'article：Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un algorithme de réseau neuronal largement utilisé dans la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et d'autres domaines. Il s'appuie sur la structure des neurones biologiques, traite la structure spatiale bidimensionnelle des données d'entrée et adopte une méthode de partage de poids dans la couche de convolution et la couche de pooling, ce qui réduit considérablement le nombre de paramètres à optimiser, améliorant ainsi Capacité de généralisation et efficacité du modèle. Python est un langage de programmation largement utilisé en informatique scientifique, informatique

2023-06-11 commentaire 0  1557

Présentation de l'article：Traducteur | Révisé par Zhu Xianzhong | Sun Shujuan Introduction L'apprentissage profond ouvre un tout nouveau monde de possibilités de prédiction sur des données non structurées. De nos jours, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont couramment utilisés pour traiter les données d'image, tandis que les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont utilisés pour traiter les données de texte, etc. Au cours des dernières années, une nouvelle classe passionnante de réseaux de neurones a émergé : les réseaux de neurones graphiques (« GNN » en abrégé). Comme son nom l'indique, ce type de réseau se concentre sur le traitement des données graphiques. Dans cet article, vous apprendrez les bases du fonctionnement des réseaux de neurones graphiques et comment utiliser la bibliothèque PytorchGeometric (PyG) et OpenGraphBenchma.

2023-04-19 commentaire 0  1805

Présentation de l'article：Les unités, également appelées nœuds ou neurones, constituent le cœur des réseaux neuronaux. Chaque unité reçoit une ou plusieurs entrées, multiplie chaque entrée par un poids, puis ajoute les entrées pondérées à la valeur de biais. Ensuite, cette valeur est introduite dans la fonction d'activation. Dans un réseau neuronal, la sortie d'une unité peut être envoyée à d'autres neurones. Le perceptron multicouche, également connu sous le nom de réseau neuronal à action directe, est actuellement le modèle de réseau neuronal artificiel le plus largement utilisé et le plus simple. Il se compose de plusieurs couches connectées les unes aux autres, chaque couche connectant les entités d'entrée aux valeurs cibles. Cette structure de réseau est appelée « feedforward » car les valeurs des caractéristiques d'entrée sont transmises de manière « vers l'avant » à travers le réseau, et chaque couche transforme les valeurs des caractéristiques jusqu'à ce que la sortie finale soit cohérente avec la sortie cible. Dans les réseaux de neurones feedforward, il existe trois types

2024-01-23 commentaire 0  963

Présentation de l'article：Dans le monde de l’informatique moderne, le terme « réseau neuronal » a suscité une attention considérable ces dernières années. Si vous souhaitez comprendre ce que sont les réseaux de neurones et comment ils fonctionnent, c'est l'endroit idéal pour commencer à approfondir vos connaissances. Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ? Fondamentalement, les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques conçus pour imiter le cerveau humain. Leur capacité à apprendre, comprendre et interpréter des modèles complexes en fait un aspect clé de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML). Ces réseaux, comme les réseaux neuronaux de notre cerveau, sont constitués de nombreux éléments de traitement interconnectés, ou « nœuds ». Cette disposition facilite la reconnaissance des formes, aidant le système d'IA à améliorer son fonctionnement au fil du temps. Un réseau neuronal typique se compose de plusieurs composants principaux : Couche d'entrée : la couche d'entrée est le flux

2023-07-02 commentaire 0  970