강의 중급  11388

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17699

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

강의 고급의  11397

코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.

코스소개：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  917

코스소개：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  1755

코스소개：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  1657

코스소개：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  1321

코스소개：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  530