Pengenalan Artikel：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.

2024-01-24 komen 0  850

Pengenalan Artikel：Dalam rangkaian saraf, penapis biasanya merujuk kepada kernel konvolusi dalam rangkaian saraf konvolusi. Kernel lilitan ialah matriks kecil yang digunakan untuk melakukan operasi lilitan pada imej input untuk mengekstrak ciri dalam imej. Operasi lilitan boleh dianggap sebagai operasi penapisan Dengan melakukan operasi lilitan pada data input, maklumat struktur spatial dalam data boleh ditangkap. Operasi ini digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer, dan boleh digunakan untuk tugas seperti pengesanan tepi, pengekstrakan ciri dan pengecaman sasaran. Dengan melaraskan saiz dan berat kernel lilitan, ciri penapis boleh diubah untuk menyesuaikan diri dengan keperluan pengekstrakan ciri yang berbeza. Dalam rangkaian neural convolutional, setiap lapisan convolutional mengandungi berbilang penapis, dan setiap penapis bertanggungjawab untuk mengekstrak ciri yang berbeza. Ciri ini boleh digunakan untuk mengenal pasti objek, tekstur, tepi, dsb. dalam imej

2024-01-23 komen 0  969

Pengenalan Artikel：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.

2024-01-23 komen 0  1281

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf konvolusi (CNN) ialah model pembelajaran mendalam yang digunakan secara meluas dalam tugas penglihatan komputer. Berbanding dengan rangkaian saraf yang disambungkan sepenuhnya, CNN mempunyai lebih sedikit parameter dan keupayaan pengekstrakan ciri yang lebih berkuasa, dan berfungsi dengan baik dalam tugas seperti pengelasan imej, pengesanan sasaran dan pembahagian imej. Di bawah ini kami akan memperkenalkan cara membina model CNN asas. Rangkaian Neural Konvolusi (CNN) ialah model pembelajaran mendalam dengan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan, fungsi pengaktifan dan lapisan bersambung sepenuhnya. Lapisan konvolusi ialah komponen teras CNN dan digunakan untuk mengekstrak ciri imej input. Lapisan pengumpulan boleh mengurangkan saiz peta ciri dan mengekalkan ciri utama imej. Fungsi pengaktifan memperkenalkan transformasi tak linear dan meningkatkan model

2024-01-24 komen 0  493

Pengenalan Artikel：Dalam rangkaian neural convolutional sepenuhnya (FCN), pada asasnya untuk setiap lapisan, terdapat permulaan berat rawak. Dan terdapat dua perkara yang perlu diperhatikan: Rangkaian Neural Konvolusi Penuh (FCN) tidak akan menggunakan 0 sebagai pemberat semasa perambatan belakang. Ini kerana apabila mengira kecerunan dL/dX lapisan perantaraan, jika berat ditetapkan kepada 0, kecerunan akan menjadi 0, menyebabkan rangkaian gagal dikemas kini. Oleh itu, FCN biasanya menggunakan pemberat bukan sifar untuk memastikan pengiraan dan kemas kini kecerunan yang cekap. Untuk mengelak daripada menggunakan pemalar tunggal untuk memulakan semua pemberat rangkaian saraf konvolusi sepenuhnya (FCN), kita boleh menggunakan beberapa kaedah yang lebih kompleks. Pendekatan biasa ialah menggunakan pengamulaan rawak, yang memulakan pemberat kepada nilai perpuluhan rawak. Dengan cara ini, setiap neuron akan mempunyai yang berbeza

2024-01-23 komen 0  1049

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf konvolusi (CNN) ialah rangkaian saraf pembelajaran mendalam yang digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan dan bidang lain. Lapisan konvolusi ialah lapisan paling penting dalam CNN, dan ciri imej boleh diekstrak dengan berkesan melalui operasi lilitan. Dalam lapisan konvolusi, pengundian dan padding adalah teknik yang biasa digunakan yang boleh meningkatkan prestasi dan kestabilan lapisan konvolusi. Melalui operasi pengundian (pengumpulan), saiz peta ciri dapat dikurangkan dan kerumitan model dapat dikurangkan sambil mengekalkan maklumat ciri penting. Operasi padding boleh menambah piksel tambahan di sekeliling tepi imej input supaya saiz peta ciri output adalah sama dengan input, mengelakkan kehilangan maklumat. Aplikasi teknologi ini disebut lebih lanjut Polling Polling adalah operasi yang biasa digunakan dalam CNN

2024-01-22 komen 0  928

Pengenalan Artikel：Rangkaian Neural Konvolusi (CNN) ialah alat berkuasa untuk pemprosesan imej dan tugas pengecaman. Mereka direka bentuk untuk mempelajari hierarki spatial ciri secara automatik dan adaptif melalui perambatan belakang. Mari kita selami membina CNN asas

2024-08-28 komen 0  874

Pengenalan Artikel：Saya percaya bahawa rakan-rakan yang menyukai teknologi dan mempunyai minat yang kuat dalam AI seperti pengarang mesti biasa dengan rangkaian saraf konvolusional, dan pastinya telah keliru dengan nama "maju" sedemikian untuk masa yang lama. Penulis akan memasuki dunia rangkaian saraf konvolusi dari awal hari ini ~ kongsikannya dengan semua orang! Sebelum kita menyelami rangkaian saraf konvolusi, mari kita lihat cara imej berfungsi. Prinsip Imej Imej diwakili dalam komputer dengan nombor (0-255), dan setiap nombor mewakili kecerahan atau maklumat warna piksel dalam imej. Antaranya: Imej hitam dan putih: Setiap piksel hanya mempunyai satu nilai, dan nilai ini berbeza antara 0 (hitam) dan 255 (putih). Imej berwarna: Setiap piksel mengandungi tiga nilai, yang paling biasa ialah model RGB (Red-Green-Blue), iaitu merah, hijau dan biru

2024-06-04 komen 0  390

Pengenalan Artikel：Dalam rangkaian neural convolutional (CNN), pengumpulan dan perataan adalah dua konsep yang sangat penting. Konsep penyatuan Operasi penyatuan ialah operasi yang biasa digunakan dalam rangkaian CNN Ia digunakan untuk mengurangkan dimensi peta ciri, mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter, dan mengelakkan pemasangan berlebihan. Operasi pengumpulan biasanya dilakukan selepas lapisan konvolusi, dan peranannya adalah untuk mengurangkan setiap kawasan kecil peta ciri (seperti 2x2 atau 3x3) kepada nilai, yang boleh menjadi nilai maksimum (MaxPooling) atau nilai purata (AveragePooling). Ini membantu mengurangkan bilangan parameter, mengurangkan risiko overfitting dan mengekstrak ciri yang lebih menonjol. Peranan utama lapisan pengumpulan dalam rangkaian saraf konvolusi Lapisan pengumpulan adalah operasi yang biasa digunakan dalam CNN Ia digunakan untuk mengurangkan dimensi peta ciri, mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter, dan mencegah.

2024-01-23 komen 0  794

Pengenalan Artikel：Pemindahan gaya imej berdasarkan rangkaian neural konvolusi ialah teknologi yang menggabungkan kandungan dan gaya imej untuk menghasilkan imej baharu. Ia menggunakan model rangkaian neural convolutional (CNN) untuk menukar imej kepada vektor ciri gaya. Artikel ini akan membincangkan teknologi ini dari tiga aspek berikut: 1. Prinsip teknikal Pelaksanaan pemindahan gaya imej berdasarkan rangkaian saraf konvolusi bergantung pada dua konsep utama: perwakilan kandungan dan perwakilan gaya. Perwakilan kandungan merujuk kepada perwakilan abstrak objek dan objek dalam imej, manakala perwakilan gaya merujuk kepada perwakilan abstrak tekstur dan warna dalam imej. Dalam rangkaian neural konvolusi, kami menjana imej baharu dengan menggabungkan perwakilan kandungan dan perwakilan gaya untuk mengekalkan kandungan imej asal dan mempunyai gaya imej baharu. Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan kaedah yang dipanggil

2024-01-22 komen 0  1219

Pengenalan Artikel：Pensampelan bawah ialah teknologi utama dalam rangkaian neural konvolusi, yang digunakan untuk mengurangkan jumlah pengiraan, mencegah pemasangan berlebihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model. Ia biasanya dilaksanakan dalam lapisan pengumpulan selepas lapisan konvolusi. Tujuan downsampling adalah untuk mengurangkan dimensi output Kaedah yang biasa digunakan termasuk operasi seperti pengumpulan maksimum dan pengumpulan purata. Kaedah ini memilih bahagian maklumat daripada data input untuk beroperasi bagi mengurangkan dimensi output. Dalam rangkaian neural konvolusi, pensampelan turun biasanya dilaksanakan melalui operasi pengumpulan. Pengumpulan maksimum ialah operasi pengumpulan biasa yang berfungsi dengan memilih nilai maksimum dalam tetingkap tertentu imej input sebagai output. Kesan operasi ini adalah untuk mengurangkan saiz peta ciri output, dengan itu mengurangkan kerumitan model. Contohnya, jika input asal ialah imej 4x4, selepas pengumpulan maksimum 2x2, outputnya

2024-01-22 komen 0  648

Pengenalan Artikel：Padding ialah proses dalam rangkaian saraf untuk memenuhi keperluan saiz input tetap. Dalam rangkaian saraf, saiz data input biasanya tetap. Jika dimensi data input tidak konsisten dengan keperluan input rangkaian, padding boleh melaraskan dimensi data input agar sepadan dengan keperluan input rangkaian dengan menambahkan beberapa data dummy tambahan di sekitar data input. Oleh itu, tujuan utama padding adalah untuk memenuhi keperluan input rangkaian saraf. Untuk operasi konvolusi dalam rangkaian saraf konvolusi (CNN), peranan pelapik adalah untuk mengawal saiz output. Dalam operasi lilitan, kernel lilitan meluncur pada data input dan mengira hasil lilitan pada setiap kedudukan. Jika data input dan saiz kernel lilitan tidak konsisten, saiz output akan menjadi lebih kecil, sekali gus menjejaskan prestasi rangkaian. oleh itu

2024-01-24 komen 0  1309

Pengenalan Artikel：Set data MNIST terdiri daripada digit tulisan tangan dan termasuk 60,000 sampel latihan dan 10,000 sampel ujian. Setiap sampel ialah imej skala kelabu 28x28 piksel yang mewakili nombor dari 0 hingga 9. Rangkaian saraf konvolusi (CNN) ialah model yang digunakan untuk klasifikasi imej dalam pembelajaran mendalam. Ia mengekstrak ciri imej melalui lapisan konvolusi dan lapisan pengumpulan, dan menggunakan lapisan bersambung sepenuhnya untuk pengelasan. Di bawah saya akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan TensorFlow untuk melaksanakan model CNN mudah untuk mengklasifikasikan set data MNIST. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan dan set data MNIST: importtensorflowastffromtensorflow.keras.da

2024-01-23 komen 0  1094

Pengenalan Artikel：Rangkaian Neural Buatan (ANN) datang dalam pelbagai bentuk, setiap satu direka untuk kes penggunaan tertentu. Jenis ANN biasa termasuk: Rangkaian neural Feedforward ialah jenis rangkaian saraf tiruan yang paling mudah dan paling biasa digunakan. Ia terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output, dan maklumat mengalir dalam satu arah, dari input ke output, tanpa gelung balik. Rangkaian saraf konvolusi (CNN) ialah sejenis rangkaian saraf tiruan yang digunakan khusus untuk analisis imej dan video. Ia direka untuk mengenal pasti corak dan ciri dengan cekap dalam imej dan oleh itu cemerlang dalam tugas seperti pengelasan imej dan pengesanan objek. Rangkaian saraf berulang (RNN) berbeza daripada rangkaian suapan hadapan kerana RNN mempunyai aliran kitaran maklumat dan oleh itu dapat memproses urutan input, seperti teks atau pertuturan. Ini menjadikan RNN berguna dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan.

2024-01-22 komen 0  1372

Pengenalan Artikel：Medan penerimaan merujuk kepada julat pengaruh lapisan tertentu neuron keluaran pada data input dalam rangkaian saraf. Ia boleh difahami secara ringkas sebagai julat data input yang diterima oleh lapisan neuron tertentu. Saiz medan penerimaan menentukan sejauh mana rangkaian saraf memahami data input, dan juga mempengaruhi keupayaan dan prestasi pengecaman. Dalam rangkaian saraf konvolusi, medan penerimaan biasanya ditentukan oleh saiz isirung lilitan dan saiz langkah. Ini bermakna medan penerimaan yang lebih besar boleh menangkap lebih banyak maklumat kontekstual dan membantu meningkatkan keupayaan rangkaian untuk melihat ciri setempat. Medan penerimaan yang lebih kecil memberi lebih perhatian kepada maklumat terperinci dan sesuai untuk memproses sasaran bersaiz kecil. Oleh itu, pemilihan saiz medan penerimaan yang munasabah adalah sangat penting untuk reka bentuk dan pengoptimuman prestasi rangkaian saraf. Berikut ialah tafsiran terperinci tentang konsep medan penerimaan: hubungan antara medan penerimaan dan medan penerimaan kernel lilitan dan

2024-01-24 komen 0  1059

Pengenalan Artikel：Rangkaian neural kuantum ialah bidang baharu yang menggabungkan pengkomputeran saraf klasik dengan pengkomputeran kuantum. Ia menggunakan struktur dan fungsi otak manusia, yang memproses maklumat melalui "neuron" yang saling berkaitan. Berbeza daripada rangkaian neural tradisional, rangkaian neural kuantum biasanya hibrid, termasuk rangkaian pra-pemprosesan klasik, rangkaian kuantum dan algoritma pasca pemprosesan klasik. Gabungan ini boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan pengkomputeran kuantum, seperti pengkomputeran selari dan superposisi keadaan kuantum, dengan itu meningkatkan kecekapan dan prestasi pengkomputeran. Dengan menggabungkan pengkomputeran klasik dan kuantum, rangkaian neural kuantum mempunyai potensi besar untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan mengoptimumkan tugas. Konsep rangkaian neural kuantum adalah untuk belajar melalui lapisan prapemprosesan klasik bagaimana untuk merangsang litar kuantum untuk menghasilkan tingkah laku qubit yang betul. Biasanya, pengujaan ini menyebabkan keadaan kuantum

2024-01-24 komen 0  1023

Pengenalan Artikel：Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam telah menarik lebih banyak perhatian. Ia digunakan dalam bidang seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan terjemahan mesin. Jika anda ingin mempelajari cara menggunakan PHP untuk pembangunan rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam, maka artikel ini akan memperkenalkan anda kepada beberapa pengetahuan asas. Pengenalan kepada Rangkaian Neural dan Rangkaian Neural Dalam Rangkaian saraf ialah model grafik yang terdiri daripada nod dan tepi. Setiap nod mewakili neuron, dan setiap tepi mewakili sambungan antara neuron. Rangkaian saraf boleh digunakan untuk pengelasan, regresi dan pengelompokan

2023-05-21 komen 0  852

Pengenalan Artikel：Kertas kerja ini menilai NFNets berskala dan mencabar idea bahawa ConvNets berprestasi lebih teruk daripada ViT dalam masalah berskala besar Kejayaan awal pembelajaran mendalam boleh dikaitkan dengan pembangunan rangkaian saraf konvolusi (ConvNets). ConvNets telah mendominasi penanda aras penglihatan komputer selama hampir sedekad. Walau bagaimanapun, dalam beberapa tahun kebelakangan ini, mereka telah semakin digantikan oleh ViT (VisionTransformers). Ramai orang percaya bahawa ConvNets berprestasi baik pada set data kecil atau sederhana, tetapi tidak dapat bersaing dengan ViT pada set data bersaiz rangkaian yang lebih besar. Sementara itu, komuniti CV telah beralih daripada menilai rangkaian yang dimulakan secara rawak pada set data tertentu seperti ImageNet

2023-11-02 komen 0  925

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf fungsi asas jejari (rangkaian neural RBF) dan rangkaian saraf BP ialah dua model rangkaian saraf biasa, yang berbeza dalam kaedah kerja dan bidang aplikasinya. Rangkaian saraf RBF terutamanya menggunakan fungsi asas jejarian untuk pemetaan dan pengelasan data, dan sesuai untuk masalah tak linear. Rangkaian saraf BP dilatih dan dipelajari melalui algoritma perambatan belakang dan sesuai untuk masalah regresi dan klasifikasi. Kedua-dua model rangkaian mempunyai kelebihan tersendiri, dan model yang sesuai boleh dipilih mengikut keperluan masalah tertentu. 1. Struktur neuron yang berbeza Dalam rangkaian neural BP, struktur neuron biasanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input bertanggungjawab untuk menerima data asal, lapisan tersembunyi digunakan untuk pengekstrakan ciri, dan lapisan output menggunakan ciri yang diekstrak untuk pengelasan atau ramalan regresi. setiap neuron

2024-01-22 komen 0  908

Pengenalan Artikel：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

2024-01-22 komen 0  742