記事の紹介：因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列データの因果関係の問題のために設計された特別な畳み込みニューラル ネットワークです。従来の畳み込みニューラル ネットワークと比較して、因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列の因果関係を保持するという独特の利点があり、時系列データの予測と分析に広く使用されています。因果畳み込みニューラル ネットワークの中心的なアイデアは、畳み込み演算に因果関係を導入することです。従来の畳み込みニューラルネットワークは、現時点の前後のデータを同時に認識できますが、時系列予測では情報漏洩の問題が発生する可能性があります。現時点での予測結果は、将来の時点のデータに影響を受けるからです。この問題を解決するのが因果畳み込みニューラル ネットワークであり、現時点と過去のデータのみを認識することができ、将来のデータを認識することはできません。

2024-01-24 コメント 0  919

記事の紹介：この記事は WeChat 公開アカウント「情報時代に生きる」から転載したものであり、著者は情報時代に生きています。この記事を転載するには、情報時代の暮らしの公開アカウントまでご連絡ください。畳み込みニューラル ネットワーク層 (畳み込みニューラル ネットワーク、CNN) は特別なディープ フィードフォワード ネットワークであり、通常、データ入力層、畳み込み層、活性化層、ダウンサンプリング層、および全結合層が含まれます。畳み込み層は、畳み込みニューラル ネットワークの重要なユニットです。データをフィルタリングする一連の畳み込みカーネルで構成されます。その本質は、画像の局所領域と重みの重み付けされた合計の線形重ね合わせプロセスです。畳み込みカーネルの。画像 I が入力として使用され、2 次元コンボリューション カーネル K がコンボリューションに使用されます。コンボリューション プロセスは次のように表現できます。ここで、I(i,j) は位置 (i,j) での画像の値です。 )、S

2023-04-29 コメント 0  1759

記事の紹介：翻訳者 | Zhu Xianzhong によるレビュー | Sun Shujuan 1. 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とは何ですか?要約すると、畳み込みニューラル ネットワークは、画像データから固有の画像特徴を抽出する機能を備えた特殊なタイプのニューラル ネットワークです。たとえば、畳み込みニューラル ネットワークは、画像データ内の複雑な特徴を識別するのに非常に役立つため、顔の検出と認識に広く使用されています。 2. 畳み込みニューラル ネットワークはどのように機能しますか?他のタイプのニューラル ネットワークと同様、CNN は数値データを使用します。したがって、これらのネットワークに供給される画像は、まずデジタル表現に変換する必要があります。画像はピクセルで構成されているため、CNN に渡される前にデジタル形式に変換されます。次のセクションで説明するように、数値表現層全体がネットワークに渡されるわけではありません。のために

2023-05-06 コメント 0  1658

記事の紹介：畳み込みニューラル ネットワークは、画像のノイズ除去タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。学習したフィルターを利用してノイズを除去し、元の画像を復元します。この記事では、畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像ノイズ除去方法を詳しく紹介します。 1. 畳み込みニューラル ネットワークの概要 畳み込みニューラル ネットワークは、複数の畳み込み層、プーリング層、全結合層の組み合わせを使用して画像の特徴を学習および分類する深層学習アルゴリズムです。畳み込み層では、畳み込み演算を通じて画像の局所的な特徴が抽出され、それによって画像内の空間相関が捕捉されます。プーリング層は、特徴の次元を削減することで計算量を削減し、主要な特徴を保持します。完全に接続された層は、学習した特徴とラベルをマッピングして画像分類やその他のタスクを実装する役割を果たします。このネットワーク構造の設計により、畳み込みニューラル ネットワークは画像処理と認識に役立ちます。

2024-01-23 コメント 0  1322

記事の紹介：畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、コンピューター ビジョン タスクで広く使用されている深層学習モデルです。完全に接続されたニューラル ネットワークと比較して、CNN はパラメーターが少なく、より強力な特徴抽出機能を備えており、画像分類、ターゲット検出、画像セグメンテーションなどのタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。以下では、基本的な CNN モデルの構築方法を紹介します。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、複数の畳み込み層、プーリング層、活性化関数、完全接続層を備えた深層学習モデルです。畳み込み層は CNN のコア コンポーネントであり、入力画像の特徴を抽出するために使用されます。プーリング層は、特徴マップのサイズを削減し、画像の主な特徴を維持できます。活性化関数は非線形変換を導入し、モデルを増加させます。

2024-01-24 コメント 0  531

記事の紹介：畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で広く使用されている深層学習ニューラル ネットワークです。畳み込み層は CNN で最も重要な層であり、画像の特徴は畳み込み演算を通じて効果的に抽出できます。畳み込み層では、ポーリングとパディングが畳み込み層のパフォーマンスと安定性を向上させるためによく使用される手法です。ポーリング (プーリング) 操作を通じて、重要な特徴情報を保持しながら、特徴マップのサイズを削減し、モデルの複雑さを軽減できます。パディング操作により、入力画像のエッジの周囲に余分なピクセルを追加できるため、出力特徴マップのサイズが入力と同じになり、情報の損失が回避されます。これらのテクノロジーの応用については、さらに次のように説明します。 ポーリング ポーリングは CNN で一般的に使用される操作です。

2024-01-22 コメント 0  957

記事の紹介：ニューラル ネットワークでは、フィルターは通常、畳み込みニューラル ネットワークの畳み込みカーネルを指します。コンボリューション カーネルは、入力画像に対してコンボリューション演算を実行して画像内の特徴を抽出するために使用される小さな行列です。畳み込み演算はフィルタリング演算とみなすことができ、入力データに対して畳み込み演算を行うことにより、データ内の空間構造情報を捉えることができる。この操作は画像処理やコンピュータ ビジョンの分野で広く使用されており、エッジ検出、特徴抽出、ターゲット認識などのタスクに使用できます。コンボリューション カーネルのサイズと重みを調整することで、フィルターの特性を変更して、さまざまな特徴抽出のニーズに適応できます。畳み込みニューラル ネットワークでは、各畳み込み層に複数のフィルターが含まれており、各フィルターはさまざまな特徴の抽出を担当します。これらの特徴は、画像内のオブジェクト、テクスチャ、エッジなどを識別するために使用できます。

2024-01-23 コメント 0  1009

記事の紹介：この記事では主に PyTorch 上で畳み込みニューラル ネットワーク CNN を実装する方法を紹介しますので、参考にしてください。一緒に見に来てみましょう

2018-04-28 コメント 0  2770

記事の紹介：完全畳み込みニューラル ネットワーク (FCN) では、基本的に各層に対してランダムな重みの初期化が行われます。注意すべき点が 2 つあります。完全畳み込みニューラル ネットワーク (FCN) は、バックプロパゲーション中に重みとして 0 を使用しません。これは、中間層の勾配 dL/dX を計算する際、重みを 0 に設定すると勾配が 0 になり、ネットワークの更新に失敗するためです。したがって、FCN は通常、勾配の効率的な計算と更新を保証するためにゼロ以外の重みを使用します。完全畳み込みニューラル ネットワーク (FCN) のすべての重みを初期化するために単一の定数を使用することを避けるために、いくつかのより複雑な方法を使用できます。一般的なアプローチは、重みをランダムな 10 進数値に初期化するランダム初期化を使用することです。このようにして、各ニューロンは異なる

2024-01-23 コメント 0  1096

記事の紹介：この記事は WeChat 公開アカウント「情報時代に生きる」から転載したものであり、著者は情報時代に生きています。この記事を転載するには、情報時代の暮らしの公開アカウントまでご連絡ください。リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) は、主にシーケンス データの問題を解決するために使用されます。これがリカレント ニューラル ネットワークである理由は、シーケンスの現在の出力が前の出力にも関連しているためです。 RNN ネットワークは、直前の瞬間の情報を記憶し、現在の出力計算に適用します。畳み込みニューラル ネットワークとは異なり、リカレント ニューラル ネットワークの隠れ層のニューロンは相互に接続されています。隠れ層のニューロンの入力は、層は入力によって決定されます。層の出力は、前の瞬間の隠れたニューロンの出力で構成されます。 RNN ネットワークはいくつかの顕著な成果を達成しましたが、

2023-04-08 コメント 0  1666

記事の紹介：ダウンサンプリングは畳み込みニューラル ネットワークの重要なテクノロジであり、計算量を削減し、過剰適合を防止し、モデルの汎化能力を向上させるために使用されます。通常、畳み込み層の後のプーリング層に実装されます。ダウンサンプリングの目的は、出力の次元を削減することであり、一般的に使用される方法には、最大プーリングや平均プーリングなどの操作が含まれます。これらのメソッドは、入力データから情報の一部を選択して操作し、出力の次元を削減します。畳み込みニューラル ネットワークでは、ダウンサンプリングは通常、プーリング操作を通じて実装されます。最大プーリングは、入力イメージの特定のウィンドウ内の最大値を出力として選択することで機能する一般的なプーリング操作です。この操作の効果は、出力特徴マップのサイズを削減し、それによってモデルの複雑さを軽減することです。たとえば、元の入力が 4x4 画像の場合、2x2 の最大プーリングの後、出力は

2024-01-22 コメント 0  690

記事の紹介：著者と同じようにテクノロジーが好きでAIに強い関心を持っている友人は、畳み込みニューラルネットワークには馴染みがあり、そのような「先進的な」名前に長い間戸惑っていたはずだと思います。著者は今日から畳み込みニューラルネットワークの世界にゼロから入ります〜それをみんなと共有しましょう！畳み込みニューラル ネットワークについて説明する前に、画像がどのように機能するかを見てみましょう。画像の原理 コンピューターでは画像は数値 (0 ～ 255) で表され、各数値は画像内のピクセルの明るさまたは色の情報を表します。その中には次のものがあります: 白黒画像: 各ピクセルは値を 1 つだけ持ち、この値は 0 (黒) から 255 (白) の間で変化します。カラー画像: 各ピクセルには 3 つの値が含まれます。最も一般的なのは、赤、緑、青の RGB (赤-緑-青) モデルです。

2024-06-04 コメント 0  455

記事の紹介：畳み込みニューラルネットワークに基づく画像スタイル転送は、画像の内容とスタイルを組み合わせて新しい画像を生成する技術です。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) モデルを利用して、画像をスタイル特徴ベクトルに変換します。この記事では、このテクノロジーを次の 3 つの側面から説明します。 1. 技術原理 畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像スタイル転送の実装は、コンテンツ表現とスタイル表現という 2 つの重要な概念に依存しています。コンテンツ表現は、画像内のオブジェクトとオブジェクトの抽象表現を指しますが、スタイル表現は、画像内のテクスチャと色の抽象表現を指します。畳み込みニューラル ネットワークでは、コンテンツ表現とスタイル表現を組み合わせて新しい画像を生成し、元の画像のコンテンツを保持し、新しい画像のスタイルを保持します。これを実現するには、と呼ばれるメソッドを使用できます。

2024-01-22 コメント 0  1261

記事の紹介：先週、私は単純なニューラル ネットワーク、特に多層パーセプトロンを構築する方法に関する記事を投稿しました。この記事では、ニューラル ネットワークの詳細をさらに詳しく掘り下げ、どのようにしてニューラル ネットワークのパフォーマンスを最大化できるかを説明します。

2024-10-13 コメント 0  980

記事の紹介：人工知能の継続的な発展に伴い、さまざまなディープラーニング技術がますます広く使用されるようになりました。その中でも、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、広範囲に研究され、応用されている深層学習アルゴリズムです。自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボット工学、自動運転、ゲームなどの分野で広く使用されています。この記事では、Pythonにおける畳み込みニューラルネットワークの原理、動作方法、実装方法をPythonの観点から紹介します。

2023-06-05 コメント 0  2019

記事の紹介：畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で広く使用されているニューラル ネットワーク アルゴリズムです。生物学的ニューロンの構造を利用し、入力データの二次元空間構造を処理し、畳み込み層とプーリング層で重み共有手法を採用することで、最適化が必要なパラメータの数を大幅に削減し、データの性能を向上させます。モデルの汎化能力と効率性。 Python は科学計算やコンピューターで広く使用されているプログラミング言語です。

2023-06-11 コメント 0  1548

記事の紹介：翻訳者 | Zhu Xianzhong によるレビュー | Sun Shujuan はじめに ディープラーニングは、非構造化データに対する予測の可能性の全く新しい世界を開きます。現在、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は画像データの処理に一般的に使用され、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) はテキスト データの処理などに使用されます。ここ数年で、グラフ ニューラル ネットワーク (略して「GNN」) という、新しくエキサイティングな種類のニューラル ネットワークが登場しました。名前が示すように、このネットワーク タイプはグラフ データの処理に重点を置いています。この投稿では、グラフ ニューラル ネットワークの仕組みの基本と、PytorchGeometric (PyG) ライブラリと OpenGraphBenchma の使用方法を学びます。

2023-04-19 コメント 0  1793

記事の紹介：ノードまたはニューロンとしても知られるユニットは、ニューラル ネットワークの中核です。各ユニットは 1 つ以上の入力を受け取り、各入力に重みを乗算して、重み付けされた入力をバイアス値に加算します。次に、この値がアクティベーション関数に入力されます。ニューラル ネットワークでは、ユニットの出力を他のニューロンに送信できます。フィードフォワード ニューラル ネットワークとしても知られる多層パーセプトロンは、現在最も広く使用されており、最も単純な人工ニューラル ネットワーク モデルです。これは相互に接続された複数のレイヤーで構成され、各レイヤーは入力フィーチャとターゲット値を接続します。このネットワーク構造は、入力特徴値がネットワークを通じて「順方向」に渡され、最終出力がターゲット出力と一致するまで各層が特徴値を変換するため、「フィードフォワード」と呼ばれます。フィードフォワード ニューラル ネットワークには 3 つのタイプがあります

2024-01-23 コメント 0  953

記事の紹介：現代のコンピューティングの世界では、「ニューラル ネットワーク」という用語がここ数年で大きな注目を集めています。ニューラル ネットワークとは何か、またその仕組みを理解したいと考えている場合、ここは知識を広げるのに最適な場所です。ニューラルネットワークとは何ですか?基本的に、ニューラル ネットワークは人間の脳を模倣するように設計されたコンピューター システムです。複雑なパターンを学習、理解、解釈する能力は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の重要な側面となります。これらのネットワークは、私たちの脳内のニューラル ネットワークと同様、相互接続された多くの処理要素、つまり「ノード」で構成されています。このレイアウトはパターン認識を容易にし、AI システムの動作を時間の経過とともに改善するのに役立ちます。一般的なニューラル ネットワークは、いくつかのコア コンポーネントで構成されます。 入力層: 入力層はフィードです。

2023-07-02 コメント 0  960