Ang mga kompuwestong Neural Network (CNNs) ay isang klase ng mga malalim na modelong pang-edukasyon na pangunahing ginagamit sa pagpoproseso ng mga visual data.Ang mga ito ay dinisenyo upang awtomatiko at makabagay na matuto ng mga sprayal na hierarkiya ng mga katangian sa pamamagitan ng backpropagation. Ang pag-unawa sa mga prinsipyo, kalkulasyon, at aplikasyon ng CNN ay mahalaga sa pagkakaroon ng epektibong mga solusyon sa pagkatuto ng makina.

Mga Simulain ng Disenyo ng CNN

Ang pinakapangunahing ideya sa likod ng CNN ay gayahin ang sistema ng pagpoproseso sa paningin ng utak ng tao, at ang tamang disenyo ay ang pagpili ng mga suson, laki ng filter, at ang mga proseso ng pag - aayos para maging mahusay ang pagkakagawa.

Mga Pagkalkula sa mga CNN

Ang mga kalkulasyon sa CNN ay nagsasangkot ng mga operasyon ng convolution, na nag - uugnay sa mga mapa sa pamamagitan ng pagpapadulas ng mga filter sa mga input data.

Output = Sim ng (Ingles na bahagi × Filipinang mga pabigat) + Bias

Ang mga patong na pandilig ay nagsasagawa ng pagbabara, karaniwang ginagamit ang max o katamtamang pag-iisa, upang mabawasan ang mga sprayal na dimensiyon. aktibasyong katulad ng ReLU ipinakilala ang hindi-linearity, na nagpapangyari sa network na matuto ng mga komplikadong padron.

Mga Gamit ng mga CNN

Ang mga CNN ay malawakang ginagamit sa iba't ibang larangan, kabilang ang pagkilala sa larawan at video, medikal na pagsusuri ng imahe, autonomous na sasakyan, at mga sistema ng pagkilala sa mukha.Ang kanilang kakayahan na kusang makakuha ng mga kaugnay na katangian ay gumagawa sa mga ito na lubhang epektibo para sa mga gawain na kinasasangkutan ng mga visual data.

  • Kuwalipikasyon ng Larawan
  • Hindi praktikal na Pagtuklas
  • Pagkilala sa Mukha
  • Medikal na pagsusuri