Tartalomjegyzék:
- Meghatározás - Mit jelent a dekonvolúciós neurális hálózat (DNN)?
- A Techopedia magyarázza a dekonvolúciós neurális hálózatot (DNN)
Meghatározás - Mit jelent a dekonvolúciós neurális hálózat (DNN)?
A dekonvolúciós neurális hálózat egy olyan neurális hálózat, amely inverz konvolúciós modellt hajt végre. Egyes szakértők a dekonvolúciós ideghálózat munkájára úgy hivatkoznak, mint egy réteg felépítése egy képrõl felfelé, míg mások a dekonvolúciós modelleket úgy definiálják, mint egy "fordított tervezés" egy konvolúciós neurális hálózati modell bemeneti paramétereire.
A dekonvolúciós neurális hálókat dekonvolúciós hálózatoknak, dekonvúcióknak vagy átültetett konvolúciós neurális hálózatoknak is nevezzük.
A Techopedia magyarázza a dekonvolúciós neurális hálózatot (DNN)
A dekonvolúciós neurális hálókat sokféleképpen lehet leírni. Ezen eszközök közül sok ugyanolyan típusú szűrőket használ, mint a konvolúciós neurális hálózatok, de másképp használja őket. A szakemberek olyan ötleteket használnak, mint a hátsó szaporodás és a hátsó szűrés, valamint olyan technikákkal, mint a csúszás és padding az átültetett konvolúciós modellek felépítéséhez.
Nagyon leegyszerűsítve azt lehet mondani, hogy a szakemberek talán „futtatnak egy CNN-t visszafelé”, de a dekonvolúciós ideghálózatok tényleges mechanikája sokkal kifinomultabb. A konvolúciós és dekonvolúciós neurális hálózatok egy másik része hierarchia létrehozását foglalja magában - például egy kezdeti hálózati modell hajthatja végre az elsődleges tanulást, egy másik modell pedig vizuálisan szegmentálhatja a cél képet. Általában a DNN magában foglalja a pixelértékek mátrixainak feltérképezését és egy „funkcióválasztó” vagy más eszköz futtatását egy képen. Mindez a gépi tanulási programok képzésének célja, különösen a képfeldolgozás és a számítógépes látás területén.
