Cuprins:
- Definiție - Ce înseamnă Rețeaua Neurală Deconvolutională (DNN)?
- Techopedia explică Rețeaua Neurală Deconvolutională (DNN)
Definiție - Ce înseamnă Rețeaua Neurală Deconvolutională (DNN)?
O rețea neuronală deconvolutivă este o rețea neuronală care realizează un model de convoluție inversă. Unii experți se referă la activitatea unei rețele neuronale deconvolutive ca la construirea straturilor dintr-o imagine în direcție ascendentă, în timp ce alții descriu modelele deconvolutive ca fiind „inginerie inversă” parametrii de intrare ai unui model de rețea neuronală convolutivă.
Rețelele neuronale deconvoluționale sunt cunoscute și sub numele de rețele deconvolutive, deconvute sau rețele neuronale convoluționale transpuse.
Techopedia explică Rețeaua Neurală Deconvolutională (DNN)
Rețelele neuronale deconvoluționale pot fi descrise în moduri diferite. Multe dintre aceste instrumente folosesc aceleași tipuri de filtre ca și rețelele neuronale convoluționale, dar le folosesc diferit. Profesioniștii folosesc idei precum backpropagation și filtrare inversă, împreună cu tehnici precum striding și placare pentru a construi modele convolutive transpuse.
Într-un sens foarte simplist, s-ar putea spune că profesioniștii pot „derula un CNN înapoi”, dar mecanica reală a rețelelor neuronale deconvolutive este mult mai sofisticată. O altă parte a rețelelor neuronale convoluționale și deconvoluționale implică crearea unei ierarhii - de exemplu, un model de rețea inițial ar putea face învățarea primară și un alt model ar putea segmenta vizual imaginea țintă. În general, DNN implică cartografierea matricilor valorilor de pixeli și rularea unui „selector de caracteristici” sau un alt instrument peste o imagine. Toate acestea servesc scopului de formare a programelor de învățare a mașinilor, în special în procesarea imaginilor și viziunea computerului.
