Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel multi-échelles?
- Qu'est-ce que les ondelettes CNN?
- Quelle est la différence entre les CNN multi-tête et multi-canaux?
- Qu'est-ce qu'un réseau d'ondelettes?
Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel multi-échelles?
Le terme multi-échelle utilisé dans CNNS est principalement associé à la partie d'extraction des fonctionnalités. Pour le dire simplement, nous pouvons dire que nous prenons une image d'entrée et la redimensions à diverses résolutions et appliquons un bloc de convolution pour effectuer l'extraction des fonctionnalités. L'extraction de fonctionnalités à plusieurs échelles peut être effectuée via: Convolutions dilatées.
Qu'est-ce que les ondelettes CNN?
Dans l'architecture CNN proposée, les ondelettes sont utilisées pour extraire des fonctionnalités dans des images multirésines et également dans le domaine spectral. Y compris les ondelettes, combine l'avantage de l'analyse multirérusolution et de domaine spectral dans les architectures CNN existantes, améliorant ainsi ses performances avec un ensemble de fonctionnalités plus riche.
Quelle est la différence entre les CNN multi-tête et multi-canaux?
Le CNN multicanal (MC-CNN) utilise une seule tête de convolution avec plusieurs channeaux pour traiter la série chronologique. Le CNN multi-tête (MH-CNN) utilise des têtes de convolution à canal unique indépendantes pour traiter chaque variable de processus séparément.
Qu'est-ce qu'un réseau d'ondelettes?
Les réseaux en ondelettes sont une nouvelle classe de réseaux qui combinent les réseaux de neurones sigmoïdes classiques (NNS) et l'analyse des ondelettes (WA). WNS a été utilisé avec un grand succès dans un large éventail d'applications. Cependant, un cadre général accepté pour l'application du WNS est absent dans la littérature.
