การ นํา เครือ ข่าย ทาง การ เกษตร มา ใช้: ทฤษฎี, การ คํานวณ, และ การ ใช้ งาน ใน อุตสาหกรรม

Nevolutional Networks (CNN) เป็นกลุ่มของรุ่นการเรียนรู้ลึกที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เป็นอันดับแรก ถูกออกแบบมาให้เรียนรู้การเพิ่มความสามารถเชิงภูมิศาสตร์จากภาพนําเข้าได้โดยอัตโนมัติ

ทฤษฎี ของ เครือ ข่าย เครือ ข่าย การ สร้าง สรรค์

CNN ประกอบ ด้วยหลายชั้น รวมถึงชั้นของสารสังเคราะห์ การแบ่งชั้นของสระ และชั้นที่เชื่อมต่อกันทั้งหมด ชั้นของ CNN ใช้ตัวกรองแบบสังเคราะห์ข้อมูล เพื่อตรวจสอบคุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ขอบ, พื้นผิว, และรูปร่าง การเจาะชั้นชั้นของน้ําช่วยลดการประมวลผล และการควบคุมการใช้พลังงาน และควบคุมการปรับเปลี่ยนชั้นของสารที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์

การ คํานวณ ใน CNN

การคํานวณหลักของ CNN ใน CNN เกี่ยวข้องกับการดําเนินการแบบ convolution โดยตัวกรองจะสไลด์ข้อมูลเข้าผ่านข้อมูลเข้า เพื่อสร้างแผนที่คุณสมบัติ การดําเนินการทางคณิตศาสตร์คือ จุดผลิตภัณฑ์ระหว่างน้ําหนักตัวกรองกับส่วนต่าง ๆ ที่ป้อนเข้าไป พารามิเตอร์และการปะแผ่น จะมีผลต่อขนาดของแผนที่ภาพออกมา ฟังก์ชันการกระทําเช่น ReLU entivity, เปิดใช้งานเครือข่ายเพื่อเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อน

การใช้แรงงาน

CNN ถูกนําไปใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ในการรักษาสุขภาพ พวกเขาช่วยในการวินิจฉัยโรคด้วยภาพทางการแพทย์ เช่น เนื้องอกในสแกน เอ็มอาร์ไอ