能夠提取出圖片邊緣特徵的網路是什麼
能夠提取出圖片邊緣特徵的網路是卷積層;卷積運算的目的是提取輸入的不同特徵,第一層卷積層可能只能提取一些低級的特徵如邊緣、線條和角等層級,更多層的網路能從低階特徵中迭代提取更複雜的特徵。
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能夠擷取出圖片邊緣特徵的網路是什麼?
能夠擷取出圖片邊緣特徵的網路是卷積層。
卷積神經網路中每層卷積層(Convolutional layer)由若干卷積單元組成,每個卷積單元的參數都是透過反向傳播演算法優化得到的。卷積運算的目的是提取輸入的不同特徵,第一層卷積層可能只能提取一些低級的特徵如邊緣、線條和角等層級,更多層的網路能從低級特徵中迭代提取更複雜的特徵。
卷積神經網路
卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以回應一部分覆蓋範圍內的周圍單元,對於大型影像處理有出色表現。
卷積神經網路由一個或多個卷積層和頂端的全連通層(對應經典的神經網路)組成,同時也包含關聯權重和池化層(pooling layer)。這個結構使得卷積神經網路能夠利用輸入資料的二維結構。與其他深度學習結構相比,卷積神經網路在影像和語音辨識方面能夠給出更好的結果。這一模型也可以使用反向傳播演算法進行訓練。相較於其他深度、前饋神經網絡,卷積神經網路需要考慮的參數較少,使之成為頗具吸引力的深度學習結構。
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