기사 소개：인과 컨벌루션 신경망(Causal Convolutional Neural Network)은 시계열 데이터의 인과성 문제를 위해 설계된 특수 컨벌루션 신경망입니다. 기존 합성곱 신경망과 비교하여 인과 합성곱 신경망은 시계열의 인과 관계를 유지하는 데 고유한 장점이 있으며 시계열 데이터의 예측 및 분석에 널리 사용됩니다. 인과 컨볼루션 신경망의 핵심 아이디어는 컨볼루션 연산에 인과성을 도입하는 것입니다. 기존 컨벌루션 신경망은 현재 시점 이전과 이후의 데이터를 동시에 인식할 수 있지만, 시계열 예측에서는 이로 인해 정보 유출 문제가 발생할 수 있습니다. 왜냐하면 현재 시점의 예측 결과는 미래 시점의 데이터에 의해 영향을 받기 때문입니다. 인과 컨벌루션 신경망은 이 문제를 해결합니다. 현재 시점과 이전 데이터만 인식할 수 있지만 미래 데이터는 인식할 수 없습니다.

2024-01-24 논평 0  919

기사 소개：이 기사는 WeChat 공개 계정 "정보 시대에 살기"에서 재인쇄되었습니다. 저자는 정보 시대에 살고 있습니다. 이 기사를 재인쇄하려면 Living in the Information Age 공개 계정에 문의하세요. 컨볼루션 신경망 계층(Convolutional Neural Network, CNN)은 일반적으로 데이터 입력 계층, 컨볼루션 계층, 활성화 계층, 다운샘플링 계층 및 완전 연결 계층을 포함하는 특수 심층 피드포워드 네트워크입니다. 컨볼루션 레이어는 컨볼루션 신경망의 중요한 단위로 데이터를 필터링하는 일련의 컨볼루션 커널로 구성됩니다. 그 본질은 이미지의 로컬 영역과 가중치의 가중합을 선형 중첩하는 과정입니다. 컨볼루션 커널의 이미지 I는 입력으로 사용되며 컨볼루션에는 2차원 컨볼루션 커널 K가 사용됩니다. 여기서 I(i,j)는 (i,j) 위치의 이미지 값입니다. ), 에스

2023-04-29 논평 0  1759

기사 소개：번역자 | Zhu Xianzhong 검토 | Sun Shujuan 1. CNN(컨볼루션 신경망)이란 무엇입니까? 요약하자면, 컨벌루션 신경망은 이미지 데이터에서 고유한 이미지 특징을 추출하는 기능을 갖춘 특수한 유형의 신경망입니다. 예를 들어 컨벌루션 신경망은 이미지 데이터에서 복잡한 특징을 식별하는 데 매우 유용하기 때문에 얼굴 탐지 및 인식에 널리 사용되었습니다. 2. 컨볼루션 신경망은 어떻게 작동하나요? 다른 유형의 신경망과 마찬가지로 CNN은 숫자 데이터를 사용합니다. 따라서 이러한 네트워크에 공급되는 이미지는 먼저 디지털 표현으로 변환되어야 합니다. 이미지는 픽셀로 구성되어 있기 때문에 CNN에 전달되기 전에 디지털 형식으로 변환됩니다. 다음 섹션에서 설명하겠지만 전체 숫자 표현 계층은 네트워크로 전달되지 않습니다. ~을 위한

2023-05-06 논평 0  1658

기사 소개：컨벌루션 신경망은 이미지 노이즈 제거 작업에서 좋은 성능을 발휘합니다. 학습된 필터를 활용하여 노이즈를 필터링하고 원본 이미지를 복원합니다. 본 논문에서는 컨볼루셔널 신경망을 기반으로 한 이미지 노이즈 제거 방법을 자세히 소개합니다. 1. 합성곱 신경망 개요 합성곱 신경망은 다중 합성곱 레이어, 풀링 레이어 및 완전 연결 레이어의 조합을 사용하여 이미지 특징을 학습하고 분류하는 딥러닝 알고리즘입니다. 컨볼루션 레이어에서는 컨볼루션 연산을 통해 이미지의 국소적 특징을 추출하여 이미지의 공간적 상관관계를 포착합니다. 풀링 레이어는 특징 차원을 줄여 계산량을 줄이고 주요 특징을 유지합니다. 완전 연결 계층은 학습된 특징과 레이블을 매핑하여 이미지 분류 또는 기타 작업을 구현하는 역할을 합니다. 이 네트워크 구조의 설계는 컨볼루션 신경망을 이미지 처리 및 인식에 유용하게 만듭니다.

2024-01-23 논평 0  1322

기사 소개：CNN(Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전 작업에 널리 사용되는 딥 러닝 모델입니다. 완전히 연결된 신경망과 비교하여 CNN은 더 적은 매개변수와 더 강력한 특징 추출 기능을 갖추고 있으며 이미지 분류, 대상 감지, 이미지 분할과 같은 작업에서 우수한 성능을 발휘합니다. 아래에서는 기본적인 CNN 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. CNN(Convolutional Neural Network)은 다중 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 활성화 기능 및 완전 연결 레이어를 갖춘 딥 러닝 모델입니다. Convolutional Layer는 CNN의 핵심 구성요소로 입력 이미지의 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 풀링 레이어는 특징 맵의 크기를 줄이고 이미지의 주요 특징을 보존할 수 있습니다. 활성화 함수는 비선형 변환을 도입하고 모델을 증가시킵니다.

2024-01-24 논평 0  531

기사 소개：CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 및 기타 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 신경망입니다. 컨볼루션 레이어는 CNN에서 가장 중요한 레이어로, 컨볼루션 연산을 통해 이미지 특징을 효과적으로 추출할 수 있습니다. 컨벌루션 레이어에서는 폴링과 패딩이 컨벌루션 레이어의 성능과 안정성을 향상시킬 수 있는 일반적으로 사용되는 기술입니다. 폴링(Polling) 작업을 통해 중요한 특징 정보를 유지하면서 특징 맵의 크기를 줄이고 모델의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 패딩 작업은 출력 특징 맵의 크기가 입력과 동일하도록 입력 이미지 가장자리 주위에 추가 픽셀을 추가하여 정보 손실을 방지할 수 있습니다. 이러한 기술의 적용에 대해 추가 언급: 폴링(Polling) 폴링은 CNN에서 일반적으로 사용되는 작업입니다.

2024-01-22 논평 0  957

기사 소개：신경망에서 필터는 일반적으로 컨볼루션 신경망의 컨볼루션 커널을 나타냅니다. 컨볼루션 커널은 입력 이미지에서 컨볼루션 작업을 수행하여 이미지의 특징을 추출하는 데 사용되는 작은 행렬입니다. 컨볼루션 연산은 필터링 연산으로 볼 수 있으며, 입력 데이터에 대해 컨볼루션 연산을 수행하면 데이터 내의 공간 구조 정보를 얻을 수 있다. 이 연산은 영상처리, 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되며, 엣지 검출, 특징 추출, 타겟 인식 등의 작업에 활용될 수 있습니다. 컨볼루션 커널의 크기와 가중치를 조정하여 다양한 특징 추출 요구에 맞게 필터의 특성을 변경할 수 있습니다. 컨벌루션 신경망에서 각 컨벌루션 레이어에는 여러 필터가 포함되어 있으며 각 필터는 서로 다른 특징을 추출하는 역할을 합니다. 이러한 기능은 이미지에서 개체, 질감, 가장자리 등을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

2024-01-23 논평 0  1009

기사 소개：이번 글에서는 주로 PyTorch에서 CNN을 구현하는 방법을 소개하고 공유하겠습니다. 와서 함께 살펴보자

2018-04-28 논평 0  2770

기사 소개：완전 컨벌루션 신경망(FCN)에서는 기본적으로 각 계층에 대해 무작위 가중치 초기화가 있습니다. 그리고 주목해야 할 두 가지 사항이 있습니다. FCN(Fully Convolutional Neural Network)은 역전파 중에 0을 가중치로 사용하지 않습니다. 왜냐하면 중간 레이어의 기울기 dL/dX를 계산할 때 가중치를 0으로 설정하면 기울기가 0이 되어 네트워크 업데이트에 실패하기 때문입니다. 따라서 FCN은 일반적으로 경사도의 효율적인 계산 및 업데이트를 보장하기 위해 0이 아닌 가중치를 사용합니다. 완전 합성곱 신경망(FCN)의 모든 가중치를 초기화하기 위해 단일 상수를 사용하지 않으려면 좀 더 정교한 방법을 사용할 수 있습니다. 일반적인 접근 방식은 가중치를 임의의 소수 값으로 초기화하는 임의 초기화를 사용하는 것입니다. 이런 식으로 각 뉴런은 서로 다른 신호를 갖게 됩니다.

2024-01-23 논평 0  1096

기사 소개：이 기사는 WeChat 공개 계정 "정보 시대에 살기"에서 재인쇄되었습니다. 저자는 정보 시대에 살고 있습니다. 이 기사를 재인쇄하려면 Living in the Information Age 공개 계정에 문의하세요. RNN(Recurrent Neural Network)은 주로 시퀀스 데이터 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 순환 신경망인 이유는 시퀀스의 현재 출력이 이전 출력과도 연관되어 있기 때문입니다. RNN 네트워크는 이전 순간의 정보를 기억하고 이를 현재 출력 계산에 적용합니다. 컨볼루션 신경망과 달리 순환 신경망의 은닉층에 있는 뉴런은 서로 연결되어 있습니다. 입력에 의해 결정됨 레이어의 출력은 이전 순간의 숨겨진 뉴런의 출력으로 구성됩니다. RNN 네트워크는 몇 가지 놀라운 결과를 얻었지만 다음과 같은 문제가 있습니다.

2023-04-08 논평 0  1666

기사 소개：다운샘플링(Downsampling)은 컨볼루션 신경망의 핵심 기술로 계산량을 줄이고 과적합을 방지하며 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 사용된다. 일반적으로 컨볼루셔널 레이어 다음의 풀링 레이어에서 구현됩니다. 다운샘플링의 목적은 출력의 차원을 줄이는 것입니다. 일반적으로 사용되는 방법에는 최대 풀링 및 평균 풀링과 같은 작업이 포함됩니다. 이러한 방법은 출력의 차원을 줄이기 위해 입력 데이터에서 정보의 일부를 선택하여 작업합니다. 컨벌루션 신경망에서 다운샘플링은 일반적으로 풀링 작업을 통해 구현됩니다. Max Pooling은 입력 이미지의 특정 창에서 최대값을 출력으로 선택하여 작동하는 일반적인 풀링 작업입니다. 이 작업의 효과는 출력 특징 맵의 크기를 줄여 모델의 복잡성을 줄이는 것입니다. 예를 들어 원래 입력이 4x4 이미지인 경우 2x2 최대 풀링 후 출력은

2024-01-22 논평 0  690

기사 소개：저자처럼 기술을 사랑하고 AI에 큰 관심을 갖고 있는 친구들은 컨볼루셔널 신경망에 대해 잘 알고 있을 것이고, 이런 '고급' 이름에 오랫동안 헷갈려 했을 거라 믿는다. 저자는 오늘 처음부터 컨볼루셔널 신경망의 세계로 들어갑니다~ 모두와 공유해보세요! 컨볼루셔널 신경망에 대해 알아보기 전에 이미지가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 이미지 원리 이미지는 컴퓨터에서 숫자(0~255)로 표시되며, 각 숫자는 이미지 픽셀의 밝기나 색상 정보를 나타냅니다. 그중에는 흑백 이미지가 있습니다. 각 픽셀에는 하나의 값만 있으며 이 값은 0(검은색)에서 255(흰색) 사이에서 변합니다. 컬러 이미지: 각 픽셀에는 세 가지 값이 포함되어 있으며, 가장 일반적인 것은 빨간색, 녹색, 파란색인 RGB(Red-Green-Blue) 모델입니다.

2024-06-04 논평 0  455

기사 소개：컨볼루션 신경망 기반의 이미지 스타일 전송은 이미지의 내용과 스타일을 결합하여 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. CNN(컨벌루션 신경망) 모델을 활용하여 이미지를 스타일 특징 벡터로 변환합니다. 이 기사에서는 이 기술을 다음 세 가지 측면에서 논의할 것입니다. 1. 기술적 원리 컨볼루셔널 신경망을 기반으로 한 이미지 스타일 전송의 구현은 콘텐츠 표현과 스타일 표현이라는 두 가지 핵심 개념에 의존합니다. 내용 표현은 이미지 속의 사물과 사물을 추상적으로 표현한 것이고, 스타일 표현은 이미지 속 질감과 색상을 추상적으로 표현한 것입니다. 컨볼루셔널 신경망에서는 원본 이미지의 내용을 보존하고 새 이미지의 스타일을 갖기 위해 콘텐츠 표현과 스타일 표현을 결합하여 새로운 이미지를 생성합니다. 이를 달성하기 위해 우리는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

2024-01-22 논평 0  1261

기사 소개：지난주에 저는 간단한 신경망, 특히 다층 퍼셉트론을 구축하는 방법에 대한 기사를 게시했습니다. 이 기사에서는 신경망의 세부 사항을 자세히 살펴보고 신경망의 성능을 최대화할 수 있는 방법을 논의할 것입니다.

2024-10-13 논평 0  980

기사 소개：인공지능이 지속적으로 발전하면서 다양한 딥러닝 기술이 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 그 중 CNN(Convolutional Neural Network)은 광범위하게 연구되고 적용되고 있는 딥러닝 알고리즘이다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇공학, 자율주행, 게임 등 다양한 분야에 응용됩니다. 본 글에서는 Python의 관점에서 Convolutional Neural Network의 원리, 동작 방법, 구현 방법을 소개합니다.

2023-06-05 논평 0  2019

기사 소개：CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 및 기타 분야에서 널리 사용되는 신경망 알고리즘입니다. 생물학적 뉴런의 구조를 활용하고, 입력 데이터의 2차원 공간 구조를 처리하며, 컨볼루션 계층과 풀링 계층에서 가중치 공유 방식을 채택하여 최적화해야 하는 매개변수의 수를 크게 줄여 성능을 향상시킵니다. 모델의 일반화 능력 및 효율성. Python은 과학 컴퓨팅, 컴퓨터 분야에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.

2023-06-11 논평 0  1548

기사 소개：번역가 | Zhu Xianzhong 검토 | Sun Shujuan 소개 딥 러닝은 구조화되지 않은 데이터에 대한 예측 가능성의 완전히 새로운 세계를 열어줍니다. 요즘에는 CNN(Convolutional Neural Network)이 이미지 데이터 처리에 일반적으로 사용되고, RNN(Recurrent Neural Network)은 텍스트 데이터 등을 처리하는 데 사용됩니다. 지난 몇 년 동안 그래프 신경망(GNN)이라는 새롭고 흥미로운 종류의 신경망이 등장했습니다. 이름에서 알 수 있듯이 이 네트워크 유형은 그래프 데이터 처리에 중점을 둡니다. 이 게시물에서는 그래프 신경망의 작동 방식과 PytorchGeometric(PyG) 라이브러리 및 OpenGraphBenchma를 사용하는 방법에 대한 기본 사항을 알아봅니다.

2023-04-19 논평 0  1793

기사 소개：노드 또는 뉴런으로도 알려진 단위는 신경망의 핵심입니다. 각 단위는 하나 이상의 입력을 받고 각 입력에 가중치를 곱한 다음 가중치가 적용된 입력을 편향 값에 더합니다. 다음으로 이 값은 활성화 함수에 입력됩니다. 신경망에서는 단위의 출력이 다른 뉴런으로 전송될 수 있습니다. 피드포워드 신경망이라고도 알려진 다층 퍼셉트론은 현재 가장 널리 사용되고 간단한 인공 신경망 모델입니다. 서로 연결된 여러 레이어로 구성되며, 각 레이어는 입력 특성과 목표 값을 연결합니다. 이러한 네트워크 구조를 "피드포워드(feedforward)"라고 부르는 이유는 입력 특성 값이 네트워크에서 "forward" 방식으로 전달되고, 각 계층에서는 최종 출력이 목표 출력과 일치할 때까지 특성 값을 변환하기 때문입니다. 피드포워드 신경망에는 세 가지 유형이 있습니다.

2024-01-23 논평 0  953

기사 소개：현대 컴퓨팅 세계에서 "신경망"이라는 용어는 지난 몇 년 동안 상당한 관심을 끌었습니다. 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해하는 데 열정이 있다면 이곳이 지식 확장을 시작하기에 완벽한 장소입니다. 신경망이란 무엇입니까? 기본적으로 신경망은 인간의 두뇌를 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 복잡한 패턴을 배우고, 이해하고, 해석하는 능력은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 핵심 측면입니다. 우리 두뇌의 신경망과 마찬가지로 이러한 네트워크는 상호 연결된 많은 처리 요소, 즉 "노드"로 구성됩니다. 이 레이아웃은 패턴 인식을 용이하게 하여 AI 시스템이 시간이 지남에 따라 작동을 개선하도록 돕습니다. 일반적인 신경망은 여러 핵심 구성 요소로 구성됩니다. 입력 계층: 입력 계층은 피드입니다.

2023-07-02 논평 0  960