Howtosignalprocessing
- Comment Hmm est-il entraîné?
- Comment entraîner l'algorithme CNN?
- Comment les filtres CNN sont-ils formés?
Comment Hmm est-il entraîné?
La méthode standard utilisée pour la formation HMM est soit par une probabilité maximale en utilisant le comptage lorsque les séquences sont étiquetées ou par maximisation des attentes, comme l'algorithme Baum - Welch, lorsque les séquences ne sont pas étiquetées. Cependant, il y a de plus en plus des situations où les séquences sont juste partiellement étiquetées.
Comment entraîner l'algorithme CNN?
Pendant la formation de CNN, le réseau neuronal est nourri avec un grand ensemble de données d'images étiquetées avec leurs étiquettes de classe correspondantes (chat, chien, cheval, etc.). Le réseau CNN traite chaque image avec ses valeurs attribuées au hasard, puis fait des comparaisons avec l'étiquette de classe de l'image d'entrée.
Comment les filtres CNN sont-ils formés?
Les filtres sont appris pendant la formation (je.e. Pendant la rétro-propagation). Par conséquent, les valeurs individuelles des filtres sont souvent appelées les poids de CNN. Une carte des fonctionnalités est une collection de neurones multiples, chacun regardant différentes entrées avec les mêmes poids.
