Table of Contents
উচ্চ পর্যায়ের নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) হচ্ছে চিত্র বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত গভীর পড়ার একটি শ্রেণী। তারা ভিজুয়াল ডাটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করার জন্য গাণিতিক অপারেশন ব্যবহার করে থাকে। তারা এই ধরনের কাজ যেমন, মৌখিক, নিবন্ধন এবং বিভিন্ন অংশের মাধ্যমে করা যায়।
সিএনএন-এ গাণিতিক অপারেশন
সিএনএন-এর মূল কাজের মধ্যে রয়েছে পরস্পরের সাথে যুক্ত, সক্রিয়করণ, পুলিং, এবং সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তর।
ReLU এর মতো কার্যকলাপের মাধ্যমে অ-লাইনিটির পরিচয় করিয়ে দেয়া হয়, নেটওয়ার্ককে জটিল বিন্যাস শিখতে দেয়া হয়। পুল মানচিত্রের স্বল্প দৈর্ঘ্য কমিয়ে আনে, গণনায় নি:সন্দেহেভাবে লোড করা হয় এবং প্রভাবশালী বৈশিষ্ট্যকে গুরুত্ব দেয়।
গাণিতিক পুনরাবৃত্তি
এই ভ্রমণ অপারেশন গাণিতিকভাবে প্রকাশ করা হয়েছে:
[[[F]Y]Y [0] =Y, ): sign(j) X, j+n( কাজ) *
যেখানে[[[[[F][F][F][F], এই ছবিটি হল:[F][F][F][F3], বা ফিল্টার [FLT], এবং[FLT]:][Q.এফ.এফ.এল.]]] [:]] [F[]]]] এর সীমা হল: [F[/b]]
প্রসেস এবং উন্নতকরণ শেখা
প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় সিএনএনের ক্রমবিবর্তনমূলক ফিল্টারের সাহায্যে হারণে আঙ্গুরের মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় ।
প্রতিটি পরামিতির প্রতি সম্মান দেখিয়ে ক্ষতির হার গণনা করা, এর ওজন কমিয়ে আনার জন্য সামান্য পরিমাণ কমিয়ে আনা ।
ছবি বিশ্লেষণে অ্যাপ্লিকেশন
বিভিন্ন চিত্র বিশ্লেষণ কাজে সিএনএন কার্যকর, যার মধ্যে বস্তু চিহ্নিত, চেহারা চিহ্নিত করা এবং চিকিৎসা পদ্ধতিও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে ।