Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.
introduction
Vous travaillez sur un projet de reconnaissance d'images ou de détection d'objets mais vous n'avez pas les bases pour construire une architecture?
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Prenons un convolucional neuronal rougeRéseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type d’architecture de réseau neuronal conçu spécialement pour le traitement de données avec une structure en grille, comme images. Ils utilisent des couches de convolution pour extraire des caractéristiques hiérarchiques, Ce qui les rend particulièrement efficaces dans les tâches de reconnaissance et de classification des formes. Grâce à sa capacité à apprendre à partir de grands volumes de données, Les CNN ont révolutionné des domaines tels que la vision par ordinateur.. Facile,
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Noter: pour ceux qui ne savent pas quoi.
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Remplissage
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Si les dimensions sont flottantes, Si les dimensions sont flottantes () a la sortie, c'est-à-dire (Si les dimensions sont flottantes)
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Regroupement
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Fonction de déclenchementLa fonction d’activation est un composant clé des réseaux de neurones, puisqu’il détermine la sortie d’un neurone en fonction de son entrée. Son objectif principal est d’introduire des non-linéarités dans le modèle, vous permettant d’apprendre des modèles complexes dans les données. Il existe différentes fonctions d’activation, comme le sigmoïde, ReLU et tanh, chacun avec des caractéristiques particulières qui affectent les performances du modèle dans différentes applications....
La fonction d’activation est un nœudNodo est une plateforme digitale qui facilite la mise en relation entre les professionnels et les entreprises à la recherche de talents. Grâce à un système intuitif, Permet aux utilisateurs de créer des profils, Partager des expériences et accéder à des opportunités d’emploi. L’accent mis sur la collaboration et le réseautage fait de Nodo un outil précieux pour ceux qui souhaitent élargir leur réseau professionnel et trouver des projets qui correspondent à leurs compétences et à leurs objectifs.... qui est placé à l’extrémité ou entre des réseaux neuronaux. donc ici.. Nous avons différents types de fonctions d’activation, comme dans le chiffre"Chiffre" est un terme utilisé dans divers contextes, De l’art à l’anatomie. Dans le domaine artistique, fait référence à la représentation de formes humaines ou animales dans des sculptures et des peintures. En anatomie, désigne la forme et la structure du corps. En outre, en mathématiques, "chiffre" Il est lié aux formes géométriques. Sa polyvalence en fait un concept fondamental dans de multiples disciplines.... antérieur, donc ici, donc ici donc ici (reprendreLa fonction d’activation ReLU (Unité linéaire rectifiée) Il est largement utilisé dans les réseaux neuronaux en raison de sa simplicité et de son efficacité. Défini comme suit : ( F(X) = max(0, X) ), ReLU permet aux neurones de se déclencher uniquement lorsque l’entrée est positive, ce qui permet d’atténuer le problème de l’évanouissement en pente. Il a été démontré que son utilisation améliore les performances dans diverses tâches d’apprentissage profond, faire de ReLU une option..)
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donc ici, Étudions un neuronal rougeLes réseaux de neurones sont des modèles computationnels inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils utilisent des structures appelées neurones artificiels pour traiter et apprendre des données. Ces réseaux sont fondamentaux dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettant des avancées significatives dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, Traitement du langage naturel et prédiction de séries temporelles, entre autres. Leur capacité à apprendre des motifs complexes en fait des outils puissants.. Appel de base donc ici.
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nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 1 (Couverture avant 1):
nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 5 X 5, nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 28 nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé, nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 6 nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé, donc, les nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 6, donc, nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 28 X 28 X 6 nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé
Regroupement 1 (Couverture avant 2):
nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 28 X 28 X 6 nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 2 × 2 nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 2, c'est-à-dire, nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 2 X 2 nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 2 nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé, nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 14 X 14 X 6 comme une sortie, nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé, donc ici la profondeur de sortie est 6
nous pouvons prendre le nombre comme sortie avec la probabilité ou le rapport le plus élevé 2 (Couverture avant 3):
donc ici la profondeur de sortie est 14 X 14 X 6, c'est-à-dire, donc ici la profondeur de sortie est / donc ici la profondeur de sortie est 5 donc ici la profondeur de sortie est, donc ici la profondeur de sortie est 1, c'est-à-dire (donc ici la profondeur de sortie est), donc ici la profondeur de sortie est, donc ici la profondeur de sortie est 10 X 10, à présent donc ici la profondeur de sortie est 16 donc ici la profondeur de sortie est 6 donc ici la profondeur de sortie est 10 X 10 X 16
Regroupement 2 (Couverture avant 4):
donc ici la profondeur de sortie est 2, c'est-à-dire (donc ici la profondeur de sortie est) donc ici la profondeur de sortie est 2 X 2, ici donc ici la profondeur de sortie est 10 X 10 X 16 donc ici la profondeur de sortie est 10 X 10 donc ici la profondeur de sortie est 5 X 5, donc, donc ici la profondeur de sortie est 5 X 5 X 16
Couverture avant (donc ici la profondeur de sortie est) donc ici la profondeur de sortie est (donc ici la profondeur de sortie est):
Finalement, donc ici la profondeur de sortie est 5 X 5 X 16 donc ici la profondeur de sortie est 400 donc ici la profondeur de sortie est 120 donc ici la profondeur de sortie est. [400,120] et une couche cachée de 84 et une couche cachée de 120 et une couche cachée de [120,84] et une couche cachée de 84 et une couche cachée de 10 et une couche cachée de
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