Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Deconvolutional Neural Network (DNN)?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deconvolutional Neural Network (DNN)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Deconvolutional Neural Network (DNN)?
Ang isang deconvolutional neural network ay isang neural network na nagsasagawa ng isang kabaligtaran na modelo ng pang-ebolusyon. Ang ilang mga eksperto ay tumutukoy sa gawain ng isang deconvolutional neural network bilang pagbubuo ng mga layer mula sa isang imahe sa paitaas na direksyon, habang ang iba ay naglalarawan ng mga deconvolutional na mga modelo bilang "reverse engineering" ang mga parameter ng input ng isang convolutional neural network model.
Ang deconvolutional neural network ay kilala rin bilang mga deconvolutional network, deconvs o transposed convolutional neural network.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deconvolutional Neural Network (DNN)
Ang mga deconvolutional neural network ay maaaring inilarawan ng maraming iba't ibang mga paraan. Marami sa mga tool na ito ay gumagamit ng parehong mga uri ng mga filter bilang convolutional neural network ngunit naiiba ang paggamit ng mga ito. Ang mga propesyonal ay gumagamit ng mga ideya tulad ng backpropagation at reverse filtering kasama ang mga pamamaraan tulad ng striding at padding upang makabuo ng mga transposed convolutional models.
Sa isang napaka-sadyang kahulugan, maaaring sabihin ng isa na ang mga propesyonal ay maaaring "magpatakbo ng isang CNN pabalik, " ngunit ang aktwal na mga mekanika ng deconvolutional neural network ay mas sopistikado kaysa sa. Ang isa pang bahagi ng mga koneksyon ng koneksyon at deconvolutional na neural network ay nagsasangkot ng paglikha ng isang hierarchy - halimbawa, ang isang paunang modelo ng network ay maaaring gawin ang pangunahing pag-aaral at ang isa pang modelo ay maaaring biswal na i-segment ang imahe ng target. Karaniwan, ang DNN ay nagsasangkot ng pagmamapa ng mga matrice ng mga halaga ng pixel at pagpapatakbo ng isang "tagapili ng tampok" o iba pang tool sa isang imahe. Ang lahat ng ito ay nagsisilbi sa layunin ng mga programa sa pag-aaral ng machine ng pagsasanay, lalo na sa pagproseso ng imahe at pangitain sa computer.
