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- Que sont les convolutions dans CNN?
- Comment fonctionnent les convolutions?
- Quelles sont les caractéristiques du réseau neuronal Convolution?
- Comment fonctionnent les réseaux de neurones convolutionnels?
Que sont les convolutions dans CNN?
La convolution est une opération mathématique qui permet la fusion de deux ensembles d'informations. Dans le cas de CNN, une convolution est appliquée aux données d'entrée pour filtrer les informations et produire une carte des fonctionnalités. Ce filtre est également appelé noyau ou détecteur de fonctionnalités, et ses dimensions peuvent être, par exemple, 3x3.
Comment fonctionnent les convolutions?
Une convolution convertit tous les pixels de son champ réceptif en une seule valeur. Par exemple, si vous appliquez une convolution à une image, vous diminuerez la taille de l'image ainsi que de réunir toutes les informations sur le terrain en un seul pixel. La sortie finale de la couche convolutionnelle est un vecteur.
Quelles sont les caractéristiques du réseau neuronal Convolution?
Le réseau neuronal convolutionnel est composé de plusieurs blocs de construction, tels que des couches de convolution, des couches de mise en commun et des couches entièrement connectées, et est conçue pour apprendre automatiquement et adaptivement les hiérarchies spatiales des fonctionnalités via un algorithme de rétro-propagation.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones convolutionnels?
Le réseau neuronal convolutionnel CNN fonctionne en obtenant une image, en le désignant un poids en fonction des différents objets de l'image, puis en les distinguant les uns des autres. CNN nécessite très peu de données pré-processus par rapport à d'autres algorithmes d'apprentissage en profondeur.
