Können Sie mir einen Überblick geben, wie Convolutions in Neural Networks funktionieren? Ich kenne Sobel-Filter und verstehe, wie sie funktionieren, aber ich weiß nicht, wie/ob die Idee in Convolutions übersetzt wird. Ich kenne ein bisschen Linear Algebra und verstehe auch voll verbundene Ebenen und Aktivierungsfunktionen, wenn das für die Erklärung relevant ist.
user
Der Filter ist ein filter, der die leistung der leistung der leistung der umgebungen. Die daten können die daten in neuronalen netzwerken. In einem neuronalen netzwerk werden konvolutionen als verbindungselemente für die eingabedaten verwendet. Die eingabedaten können Bilder, Schallwellen oder jede andere art von daten sein, die als Matrix oder Tensor dargestellt werden können. Die grundlegende idee hinter den konvolutionen ist, einen kleinen filter (auch bekannt als ein kern oder eine gewichtsmatrix) über die eingabedaten zu schieben, um ein punktprodukt an jeder position zu erzeugen. Dieser prozess wird mehrfach wiederholt, mit verschiedenen filtern und mit dem ausgang von der vorherigen schicht dienend, um die nächste schicht. Hier sind die schritte, die in einer konvolutionsschicht beteiligt sind: Inputdaten: Die daten sind normalerweise ein multidimensionales feld, wie ein bild dargestellt als ein feld von breite, höhe und kanäle.
assistant