Howtosignalprocessing
- Est le meilleur modèle de réseau neuronal pour les données temporelles?
- Pouvons-nous utiliser CNN pour des données séquentielles?
- Comment CNN calcule-t-il les paramètres formables?
- Quelles sont les limites de CNN?
Est le meilleur modèle de réseau neuronal pour les données temporelles?
1 réponse. La bonne réponse à la question «Quel est le meilleur modèle de réseau neuronal pour les données temporelles» est, l'option (1). Réseau neuronal récurrent. Et tous les autres réseaux de neurones conviennent à d'autres cas d'utilisation.
Pouvons-nous utiliser CNN pour des données séquentielles?
Un CNN peut être instancié en tant que modèle séquentiel car chaque couche a exactement une entrée et une sortie et est empilée ensemble pour former l'ensemble du réseau.
Comment CNN calcule-t-il les paramètres formables?
Couche Conv: c'est là que CNN apprend, donc nous aurons certainement des matrices de poids. Pour calculer les paramètres apprendables ici, tout ce que nous avons à faire est de multiplier simplement par la forme de la largeur m, de la hauteur n, des filtres de la couche précédente D et représentent tous ces filtres k dans la couche actuelle.
Quelles sont les limites de CNN?
Certains des inconvénients des CNN: incluent le fait que de nombreuses données de formation sont nécessaires pour que le CNN soit efficace et qu'ils ne codent pas la position et l'orientation des objets. Ils ne parviennent pas à coder la position et l'orientation des objets. Ils ont du mal à classer les images avec différentes positions.
