Ka kōpo mphe lethathamo le lekhutšoanyane la likarolo tsa bohlokoa tsa marang-rang a li-neural network.
Context:Lenaneo la methapo ea methapo le entsoe ka lera la ho kenya, lera le patiloeng le lera la tlhahiso. Lenaneong leha e le lefe la methapo ea kutlo le fetisang boitsebiso pele, ho thoe likarolo leha e le life tse bohareng li patiloe hobane lintho tse kenang le tse tsoang ho tsona li patiloe ke mosebetsi oa ho kenya tšebetsong le ho phutha ha ho qetela. Ka har'a marang-rang a li-neural network, ho na le likarolo tse patiloeng tse etsang li-convolutions. Ka tloaelo sena se akarelletsa ho lera e phethahatsang e dot sehlahisoa sa ho khorofo ea konokono le lera e input matrix. Hangata sehlahisoa sena ke sehlahisoa se ka hare sa Frobenius,'me mosebetsi oa sona oa ho kenya tšebetsong hangata ke ReLU. Ha konopo ea convolution e thella haufi le matrix ea ho kena bakeng sa lera, ts'ebetso ea convolution e hlahisa'mapa oa tšobotsi, oo le ona o tlatsetsang ho keneng ha lera le latelang. Sena se lateloa ke mekhahlelo e meng e kang ho bokella mekhahlelo, mekhahlelo e hokahaneng ka botlalo, le mekhahlelo ea tloaelo.  Likarolo tse koahetsoeng  Lera la ho phutha le phutha boitsebiso'me le fetisetsa sephetho sa bona lera le latelang. Sena se tšoana le karabelo ea sele ea methapo ea kutlo karolong e ka pele ea boko ea ho bona ha e utloa tšusumetso e itseng. Neuron e' ngoe le e' ngoe e kopantsoeng e sebetsana le boitsebiso ba tšimo ea eona e amohelang feela. Le hoja marang-rang a neural feedforward a hokahantsoeng ka botlalo a ka sebelisoa ho ithuta likarolo le ho hlophisa data, sebopeho sena ka kakaretso ha se sebetse bakeng sa lintlha tse kholo (mohlala, litšoantšo tse nang le qeto e phahameng), tse neng li tla hloka palo e kholo ea li-neuron hobane pixel ka 'ngoe ke tšobotsi ea bohlokoa ea ho kenya. Lera le kopaneng ka ho feletseng bakeng sa setšoantšo sa boholo ba 100 × 100 le na le boima ba 10,000 bakeng sa neurone ka 'ngoe lera la bobeli. Convolution e fokotsa palo ea litekanyetso tse sa lefelloeng, e lumellang marang-rang hore a be botebo. Ka mohlala, ho sebelisa sebaka sa lithaelese tse 5 × 5, e 'ngoe le e 'ngoe e nang le boima bo tšoanang, ho hloka li-neuron tse 25 feela. Ho sebelisa litekanyo tse hlophisitsoeng ka litekanyo tse fokolang ho qoba ho nyamela ha gradient le ho phatloha ha mathata a gradient a bonoang nakong ea ho ata ha morao ho marang-rang a pele a methapo.  E le ho potlakisa ho sebetsa, maemo a tloaelehileng a convolutional a ka nkeloa sebaka ke maemo a convolutional a ka arohanngoang ka botebo, a thehiloeng ho convolution e tebileng e lateloang ke convolution ea ntlha. Convolution ea botebo ke convolution ea sebaka e sebelisitsoeng ka boikemelo holim'a mocha o mong le o mong oa tensor ea ho kena, ha convolution ea pointwise e le convolution e tloaelehileng e thibetsoeng ho sebelisoa ha  Likarolo tse kopanyang Li-network tsa convolutional li ka kenyelletsa mekhahlelo ea ho kopanya ea lehae le / kapa ea lefatše hammoho le mekhahlelo ea setso ea convolutional. Ho kopanya likarolo ho fokotsa boholo ba boitsebiso ka ho kopanya liphello tsa lihlopha tsa li-neuron tse karolong e le 'ngoe hore e be li-neuron tse le 'ngoe tse karolong e latelang. Ho bokella sebakeng sa heno ho kopanya lihlopha tse nyane, boholo ba lithaelese tse kang 2 × 2 bo sebelisoa hangata. Ho bokella lintho lefatšeng ka bophara ho sebetsa liseleng tsohle tsa methapo ea kutlo tsa'mapa oa litšobotsi. Ho na le mefuta e'meli e tloaelehileng ea ho bokella lintho tse sebelisoang haholo: e phahameng le e tloaelehileng. Ho bokella ho hoholo ho sebelisa boleng bo boholo ba sehlopha ka seng sa lisele tsa methapo ea kutlo sebakeng sa'mapa oa tšobotsi, ha ho bokella ho tloaelehileng ho nka boleng bo tloaelehileng.  Likarolo tse hokahantsoeng ka ho feletseng Likarolo tse hokahaneng ka ho feletseng li hokahanya methapo e 'ngoe le e 'ngoe ea methapo e 'ngoe le e 'ngoe ea methapo e 'ngoe. E tšoana le ea setso multilayer perceptron neural network (MLP). Matrix a bataletseng a feta lera le kopaneng ka ho feletseng ho hlophisa litšoantšo.  Tšimo e amohelang Likhokahanong tsa methapo ea kutlo, sele ka 'ngoe ea methapo ea kutlo e amohela boitsebiso bo tsoang libakeng tse ngata tse karolong e fetileng. Sebakeng sa ho phutha, sele e 'ngoe le e 'ngoe ea methapo ea kutlo e amohela boitsebiso bo tsoang sebakeng se itseng feela sa lera le fetileng se bitsoang tšimo e amohelang ea sele. Ka tloaelo sebaka sena ke sekwere (mohlala, 5 ka 5 ea methapo ea kutlo). Leha ho le joalo, karolong e hokahaneng ka ho feletseng, tšimo e amohelang ke karolo eohle e fetileng. Ka hona, karolong e 'ngoe le e 'ngoe ea ho petsoha, sele e 'ngoe le e 'ngoe ea methapo ea kutlo e amohela boitsebiso bo tsoang sebakeng se seholoanyane ho feta likarolong tse fetileng. Sena se bakoa ke ho sebelisa ho pheta-pheta, ho nahanang ka boleng ba pixel, hammoho le li-pixel tse e potileng. Ha ho sebelisoa mekhahlelo e atolositsoeng, palo ea li-pixel tšimong e amohelang e lula e sa fetohe, empa tšimo e na le baahi ba fokolang ha litekanyo tsa eona li ntse li eketseha ha ho kopanngoa phello ea mekhahlelo e'maloa.  Ho laola boholo ba tšimo e amohelang kamoo ho lakatsehang, ho na le mekhoa e meng e fapaneng le lera le tloaelehileng la convolutional. Ka mohlala, atrous kapa dilated convolution e atolosa boholo ba tšimo e amohelang ntle le ho eketsa palo ea mekhahlelo ka ho kopanya libaka tse bonahalang le tse foufetseng. Ho feta moo, lera le le leng le atolositsoeng le ka kenyelletsa li-filters tse nang le likamano tse ngata tsa ho atoloha, ka hona li na le boholo bo fapaneng ba tšimo e amohelang.  Boima Neuron e 'ngoe le e 'ngoe ea marang-rang a methapo ea kutlo e bala boleng ba tlhahiso ka ho sebelisa mosebetsi o itseng ho boleng ba tlhahiso bo fumanoeng tšimong e amohelang lera le fetileng. Tshebetso e sebelisoang ho boleng ba ho kenya e khethoa ke vector ea litekanyo le bias (hangata linomoro tsa sebele). Ho ithuta ho akarelletsa ho fetola maikutlo ana a fosahetseng ka ho pheta-pheta.  Li-vector tsa litekanyo le li-bias li bitsoa li-filter'me li emela litšobotsi tse itseng tsa boitsebiso bo kenngoeng (mohlala, sebopeho se itseng). Tšobotsi e khethollang li - CNN ke hore li - neuron tse ngata li ka arolelana sefahleho se le seng. Sena se fokotsa mohopolo oa mohopolo hobane sekhahla se le seng le sekhahla se le seng sa litekanyo li sebelisoa hohle masimong ohle a amohelang a arolelanang sefahleho seo, ho fapana le sebaka se seng le se seng se amohelang se nang le sekhahla sa sona le boima ba vector.
Likarolo tsa bohlokoa tsa marang-rang a li-convolutional neural network li kenyelletsa:  Likarolo tsa Convolutional: Likarolo tsena li etsa hore matrix a kenang a fokotsehe'me li fokotsa palo ea litekanyetso tse sa lefelloeng' me li lumella marang-rang hore a be botebo.  Ho kopanya likarolo: Likarolo tsena li fokotsa boholo ba boitsebiso ka ho kopanya liphello tsa lihlopha tsa li-neuron tse karolong e le 'ngoe hore e be neuron e le 'ngoe karolong e latelang.  Likarolo tse hokahaneng ka ho feletseng: Likarolo tsena li hokahanya methapo e 'ngoe le e 'ngoe ea kutlo e karolong e 'ngoe le e 'ngoe e karolong e 'ngoe.  Tšimo e amohelang: Neurone ka 'ngoe e amohela boitsebiso bo tsoang sebakeng se itseng sa lera le fetileng se bitsoang tšimo e amohelang ea neurone. Sebakeng sa khoholeho, sele e 'ngoe le e 'ngoe ea methapo ea kutlo e amohela boitsebiso bo tsoang sebakeng se seholoanyane ho feta se neng se le teng pele ho eona.  Boima: Li-vector tsa boima le bias li sebelisoa ke ts'ebetso ea neural ho bala boleng ba tlhahiso ho tsoa boleng ba ho kenya.