Jadual Kandungan
Bagaimana untuk menentukan kernel konvolusi?
Saiz kernel lilitan
Hubungan antara bilangan kernel lilitan dan bilangan saluran input dan output
Bagaimanakah datangnya parameter dalam kernel convolution?
Adakah inti lilitan dan penapis konsep yang sama
Rumah Peranti teknologi AI Apakah kernel lilitan?

Apakah kernel lilitan?

Jan 24, 2024 pm 04:00 PM
rangkaian saraf tiruan

Apakah kernel lilitan?

Inti lilitan ialah alat matematik dalam rangkaian saraf konvolusi Ia adalah matriks kecil yang digunakan untuk melaksanakan operasi lilitan pada data input. Rangkaian saraf konvolusi mengekstrak ciri daripada data input melalui kernel konvolusi. Dengan melaraskan parameter kernel lilitan, rangkaian secara beransur-ansur boleh mempelajari lebih banyak ciri abstrak dan lanjutan. Saiz dan bentuk kernel lilitan boleh dilaraskan mengikut ciri tugas dan data input. Kernel konvolusi biasanya dipelajari secara automatik oleh rangkaian saraf, tetapi ia juga boleh direka bentuk dan dilaraskan secara manual.

Bagaimana untuk menentukan kernel konvolusi?

Penentuan kernel konvolusi biasanya dicapai melalui latihan rangkaian saraf. Semasa proses latihan, rangkaian secara automatik melaraskan berat dan berat sebelah kernel lilitan supaya rangkaian boleh mengekstrak ciri data input dan mengelaskannya dengan lebih baik. Dengan memantau penunjuk prestasi rangkaian, seperti ketepatan dan nilai fungsi kehilangan, kesan kernel lilitan boleh dinilai dan diselaraskan mengikut keperluan. Mekanisme pelarasan automatik ini membolehkan rangkaian saraf menyesuaikan diri dengan tugasan dan set data yang berbeza, dengan itu meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.

Selain melatih rangkaian saraf, penentuan kernel lilitan juga boleh direka bentuk dan dilaraskan secara manual. Dalam kes ini, saiz dan bentuk kernel lilitan perlu dipilih berdasarkan tugas khusus dan ciri data. Secara umumnya, isirong lilitan yang lebih kecil boleh mengekstrak ciri yang lebih halus, tetapi lebih banyak lapisan konvolusi diperlukan untuk mengekstrak ciri peringkat tinggi. Sebaliknya, kernel konvolusi yang lebih besar boleh mengekstrak ciri peringkat tinggi dengan lebih cepat, tetapi dengan mengorbankan maklumat terperinci tertentu. Oleh itu, memilih saiz kernel lilitan memerlukan pertukaran antara kerumitan tugas dan ciri-ciri data. Contohnya, untuk tugasan pengecaman imej, kernel lilitan yang lebih kecil boleh menangkap ciri tekstur dan bentuk yang halus dalam imej, manakala kernel lilitan yang lebih besar boleh mengenal pasti bentuk dan kontur objek keseluruhan dengan lebih cepat. Oleh itu, apabila mereka bentuk rangkaian neural konvolusi, adalah perlu untuk memilih saiz kernel konvolusi yang sesuai berdasarkan tugas dan ciri data khusus untuk mengekstrak ciri yang paling berkesan.

Saiz kernel lilitan

Saiz kernel lilitan dilaraskan mengikut tugas dan ciri data. Dalam rangkaian neural konvolusi, saiz isirung konvolusi secara amnya merujuk kepada lebar dan ketinggian. Saiz kernel lilitan adalah penting untuk prestasi rangkaian dan kecekapan pengiraan. Isirong lilitan yang lebih kecil boleh mengekstrak ciri berbutir halus, tetapi lebih banyak lapisan lilitan diperlukan untuk mengekstrak ciri peringkat tinggi yang lebih besar boleh mengekstrak ciri peringkat tinggi dengan lebih cepat, tetapi beberapa maklumat terperinci akan hilang. Oleh itu, memilih saiz kernel lilitan memerlukan pertukaran antara tugas dan ciri data.

Hubungan antara bilangan kernel lilitan dan bilangan saluran input dan output

Dalam rangkaian neural convolutional, bilangan saluran data output C_out lapisan lilitan boleh dinyatakan dengan formula berikut: C_out = C_in * K

C_out=K

Volume Operasi produk perlu memastikan bahawa data input dan bilangan saluran kernel lilitan sepadan, iaitu C_in dan K adalah sama atau C_in ialah gandaan integer K. Ini kerana operasi lilitan dilakukan pada setiap saluran secara berasingan, dan setiap kernel lilitan hanya boleh memproses data satu saluran. Jika bilangan saluran data input tidak sepadan dengan bilangan kernel lilitan, bilangan saluran perlu dilaraskan Ini boleh dicapai dengan menambah bilangan kernel lilitan lanjutan yang sesuai atau melaraskan bilangan saluran. Ini memastikan setiap saluran boleh mendapatkan hasil pengiraan lilitan yang betul.

Dalam lapisan konvolusi, setiap kernel lilitan terdiri daripada satu set parameter berat boleh dipelajari dan parameter bias, yang digunakan untuk melakukan pengiraan lilitan pada data input. Bilangan dan saiz kernel lilitan akan mempengaruhi medan penerimaan dan keupayaan pengekstrakan ciri lapisan lilitan. Oleh itu, mengikut keperluan tugasan tertentu, kami boleh mereka bentuk dan melaraskan bilangan dan saiz biji lilitan untuk meningkatkan prestasi model.

Hubungan antara bilangan kernel lilitan dan bilangan saluran input dan output perlu dilaraskan mengikut struktur rangkaian dan keperluan tugas, tetapi ia mesti sepadan.

Bagaimanakah datangnya parameter dalam kernel convolution?

Parameter dalam kernel convolution diperolehi melalui latihan rangkaian saraf. Dalam proses melatih rangkaian saraf, rangkaian saraf secara automatik akan mempelajari dan melaraskan parameter di dalam kernel lilitan, supaya rangkaian dapat mengekstrak dan mengklasifikasikan ciri-ciri data input dengan lebih baik. Khususnya, rangkaian saraf melaraskan berat dan berat sebelah dalam kernel lilitan berdasarkan ralat antara data input dan data output sasaran untuk meminimumkan ralat. Proses ini biasanya dilaksanakan menggunakan algoritma perambatan balik.

Dalam rangkaian neural convolutional, parameter di dalam kernel convolution termasuk berat dan berat sebelah. Berat digunakan untuk mengira hasil keluaran operasi lilitan, dan bias digunakan untuk melaraskan offset hasil keluaran. Semasa proses latihan, rangkaian saraf secara automatik melaraskan parameter ini untuk meminimumkan ralat dan meningkatkan prestasi rangkaian. Secara umumnya, lebih banyak parameter di dalam kernel lilitan, lebih kuat keupayaan ekspresif rangkaian, tetapi ia juga akan membawa overhed pengkomputeran dan memori yang lebih besar. Oleh itu, parameter di dalam kernel lilitan perlu ditimbang dan dipilih berdasarkan tugas tertentu dan ciri data.

Adakah inti lilitan dan penapis konsep yang sama

Inti lilitan dan penapis boleh dilihat sebagai konsep yang sama pada tahap tertentu, tetapi ia secara khusus merujuk kepada operasi dan aplikasi yang berbeza.

Inti lilitan ialah matriks yang digunakan untuk operasi lilitan, biasanya digunakan dalam lapisan konvolusi dalam rangkaian saraf konvolusi. Dalam operasi lilitan, kernel lilitan bermula dari sudut kiri atas data input, meluncur dalam saiz dan arah langkah tertentu, dan melakukan pengiraan lilitan pada data pada setiap kedudukan untuk akhirnya memperoleh data output. Kernel konvolusi boleh digunakan untuk mengekstrak ciri data input yang berbeza, seperti tepi, tekstur, dsb.

Penapis biasanya merujuk kepada penapis dalam pemprosesan isyarat digital, yang digunakan untuk menapis isyarat. Penapis boleh menapis isyarat mengikut ciri frekuensi Contohnya, penapis laluan rendah boleh mengeluarkan isyarat frekuensi tinggi, penapis laluan tinggi boleh mengeluarkan isyarat frekuensi rendah dan penapis laluan jalur boleh mengekalkan isyarat dalam julat frekuensi tertentu. . Penapis boleh digunakan pada audio, imej, video dan medan pemprosesan isyarat lain.

Ringkasnya, inti konvolusi dan penapis kedua-duanya melibatkan operasi matriks dan pengekstrakan ciri, tetapi skop aplikasi dan kaedah pelaksanaan khusus adalah berbeza.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kernel lilitan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Terokai konsep, perbezaan, kebaikan dan keburukan RNN, LSTM dan GRU Terokai konsep, perbezaan, kebaikan dan keburukan RNN, LSTM dan GRU Jan 22, 2024 pm 07:51 PM

Dalam data siri masa, terdapat kebergantungan antara pemerhatian, jadi ia tidak bebas antara satu sama lain. Walau bagaimanapun, rangkaian saraf tradisional menganggap setiap pemerhatian sebagai bebas, yang mengehadkan keupayaan model untuk memodelkan data siri masa. Untuk menyelesaikan masalah ini, Rangkaian Neural Berulang (RNN) telah diperkenalkan, yang memperkenalkan konsep ingatan untuk menangkap ciri dinamik data siri masa dengan mewujudkan kebergantungan antara titik data dalam rangkaian. Melalui sambungan berulang, RNN boleh menghantar maklumat sebelumnya ke dalam pemerhatian semasa untuk meramalkan nilai masa hadapan dengan lebih baik. Ini menjadikan RNN alat yang berkuasa untuk tugasan yang melibatkan data siri masa. Tetapi bagaimanakah RNN mencapai ingatan seperti ini? RNN merealisasikan ingatan melalui gelung maklum balas dalam rangkaian saraf Ini adalah perbezaan antara RNN dan rangkaian saraf tradisional.

Mengira operan titik terapung (FLOPS) untuk rangkaian saraf Mengira operan titik terapung (FLOPS) untuk rangkaian saraf Jan 22, 2024 pm 07:21 PM

FLOPS ialah salah satu piawaian untuk penilaian prestasi komputer, digunakan untuk mengukur bilangan operasi titik terapung sesaat. Dalam rangkaian saraf, FLOPS sering digunakan untuk menilai kerumitan pengiraan model dan penggunaan sumber pengkomputeran. Ia adalah penunjuk penting yang digunakan untuk mengukur kuasa pengkomputeran dan kecekapan komputer. Rangkaian saraf ialah model kompleks yang terdiri daripada berbilang lapisan neuron yang digunakan untuk tugas seperti klasifikasi data, regresi dan pengelompokan. Latihan dan inferens rangkaian saraf memerlukan sejumlah besar pendaraban matriks, konvolusi dan operasi pengiraan lain, jadi kerumitan pengiraan adalah sangat tinggi. FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) boleh digunakan untuk mengukur kerumitan pengiraan rangkaian saraf untuk menilai kecekapan penggunaan sumber pengiraan model. FLOP

Definisi dan analisis struktur rangkaian neural kabur Definisi dan analisis struktur rangkaian neural kabur Jan 22, 2024 pm 09:09 PM

Rangkaian saraf kabur ialah model hibrid yang menggabungkan logik kabur dan rangkaian saraf untuk menyelesaikan masalah kabur atau tidak pasti yang sukar dikendalikan dengan rangkaian saraf tradisional. Reka bentuknya diilhamkan oleh kekaburan dan ketidakpastian dalam kognisi manusia, jadi ia digunakan secara meluas dalam sistem kawalan, pengecaman corak, perlombongan data dan bidang lain. Seni bina asas rangkaian neural kabur terdiri daripada subsistem kabur dan subsistem saraf. Subsistem kabur menggunakan logik kabur untuk memproses data input dan menukarnya kepada set kabur untuk menyatakan kekaburan dan ketidakpastian data input. Subsistem saraf menggunakan rangkaian saraf untuk memproses set kabur untuk tugasan seperti pengelasan, regresi atau pengelompokan. Interaksi antara subsistem kabur dan subsistem saraf menjadikan rangkaian neural kabur mempunyai keupayaan pemprosesan yang lebih berkuasa dan boleh

Kajian kes menggunakan model LSTM dwiarah untuk pengelasan teks Kajian kes menggunakan model LSTM dwiarah untuk pengelasan teks Jan 24, 2024 am 10:36 AM

Model LSTM dwiarah ialah rangkaian saraf yang digunakan untuk pengelasan teks. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan LSTM dwiarah untuk tugasan pengelasan teks. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi Jan 23, 2024 pm 11:48 PM

Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.

Rangkaian Neural Berkembar: Analisis Prinsip dan Aplikasi Rangkaian Neural Berkembar: Analisis Prinsip dan Aplikasi Jan 24, 2024 pm 04:18 PM

Rangkaian Neural Siam ialah struktur rangkaian saraf tiruan yang unik. Ia terdiri daripada dua rangkaian neural yang sama yang berkongsi parameter dan berat yang sama. Pada masa yang sama, kedua-dua rangkaian juga berkongsi data input yang sama. Reka bentuk ini diilhamkan oleh kembar, kerana kedua-dua rangkaian saraf adalah sama dari segi struktur. Prinsip rangkaian saraf Siam adalah untuk menyelesaikan tugas tertentu, seperti padanan imej, padanan teks dan pengecaman muka, dengan membandingkan persamaan atau jarak antara dua data input. Semasa latihan, rangkaian cuba untuk memetakan data yang serupa ke wilayah bersebelahan dan data yang tidak serupa ke wilayah yang jauh. Dengan cara ini, rangkaian boleh belajar cara mengklasifikasikan atau memadankan data yang berbeza dan mencapai yang sepadan

Pengenalan kepada SqueezeNet dan ciri-cirinya Pengenalan kepada SqueezeNet dan ciri-cirinya Jan 22, 2024 pm 07:15 PM

SqueezeNet ialah algoritma kecil dan tepat yang memberikan keseimbangan yang baik antara ketepatan tinggi dan kerumitan rendah, menjadikannya sesuai untuk sistem mudah alih dan terbenam dengan sumber terhad. Pada 2016, penyelidik dari DeepScale, University of California, Berkeley, dan Stanford University mencadangkan SqueezeNet, rangkaian neural convolutional (CNN) yang padat dan cekap. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyelidik telah membuat beberapa penambahbaikan pada SqueezeNet, termasuk SqueezeNetv1.1 dan SqueezeNetv2.0. Penambahbaikan dalam kedua-dua versi bukan sahaja meningkatkan ketepatan tetapi juga mengurangkan kos pengiraan. Ketepatan SqueezeNetv1.1 pada dataset ImageNet

rangkaian neural convolutional sebab rangkaian neural convolutional sebab Jan 24, 2024 pm 12:42 PM

Rangkaian neural convolutional kausal ialah rangkaian neural convolutional khas yang direka untuk masalah kausalitas dalam data siri masa. Berbanding dengan rangkaian neural convolutional konvensional, rangkaian neural convolutional kausal mempunyai kelebihan unik dalam mengekalkan hubungan kausal siri masa dan digunakan secara meluas dalam ramalan dan analisis data siri masa. Idea teras rangkaian neural convolutional kausal adalah untuk memperkenalkan kausalitas dalam operasi konvolusi. Rangkaian saraf konvolusional tradisional boleh melihat data secara serentak sebelum dan selepas titik masa semasa, tetapi dalam ramalan siri masa, ini mungkin membawa kepada masalah kebocoran maklumat. Kerana keputusan ramalan pada titik masa semasa akan dipengaruhi oleh data pada titik masa akan datang. Rangkaian saraf konvolusi penyebab menyelesaikan masalah ini Ia hanya dapat melihat titik masa semasa dan data sebelumnya, tetapi tidak dapat melihat data masa depan.

See all articles