Por favor, dê-me uma lista curta com as principais componentes / arquiteturas em uma rede neural convolucional.
A convolução é geralmente o produto interno de Frobenius, e sua função de ativação é comumente ReLU. Como o núcleo de convolução desliza ao longo da matriz de entrada para a camada, a operação de convolução gera um mapa, que por sua vez contribui para a entrada da camada seguinte. É chamado de convolução de convolução porque cada camada de convolução pode ser usada para reduzir a velocidade de convolução de uma camada de convolução de convolução, que é uma camada de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolução de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de convolu de
Os principais componentes/arquitetura de uma rede neural convolucional incluem: camadas convolucionais: Estas camadas convolvem a matriz de entrada e reduzem o número de parâmetros livres e permitem que a rede seja mais profunda. camadas de agrupamento: Estas camadas reduzem as dimensões dos dados, combinando as saídas de clusters de neurônios em uma camada em um único neurônio na próxima camada. camadas totalmente conectadas: Estas camadas conectam cada neurônio em uma camada a cada neurônio em outra camada. campo receptivo: Cada neurônio recebe entrada de uma área restrita da camada anterior chamada campo receptivo do neurônio. Em uma camada convolucional, cada neurônio recebe entrada de uma área maior na entrada do que as camadas anteriores. pesos: Os vetores de pesos de viés e são usados pela saída da função neural para calcular um valor a partir de um valor de entrada.