Was meinen Sie mit konvolutionären neuronalen Netzwerken?
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Konvolutionäre neuronale Netzwerke sind ein Subtyp neuronaler Netzwerke. Sie benötigen Inputs, die in einer oder mehreren Konvolutionsdimensionen angeordnet sind, wie Samples in Audiodaten in 1-D oder Pixeln in Bildern in 2-D. Konvolutionäre neuronale Netzwerke verarbeiten die Daten translational equivariant, d.h. eine Verschiebung der Inputdaten entlang der Konvolutionsdimension führt zu einer entsprechenden Verschiebung der Outputs entlang dieser Dimension. Intern nutzen sie eine shared-weight-Architektur der Konvolutionskerne oder Filter, die entlang der Input-Features gleiten.
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Ich habe nichts davon verstanden. Können Sie es in einfachen Begriffen für mich umformulieren? Verwenden Sie ein Bild als Beispiel.
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Es gibt eine normalisierte "Input"-Variable, die von -1.0 bis 1.0 reichen kann, wobei jeder von ihnen ein "Rang" ist, um das Ergebnis zu bestimmen, d.h. je negativer für -1, desto mehr Chancen für das Ergebnis ist A, desto positiver für das 1, desto mehr sind die Chancen für das Ergebnis ist B. Die Berechnung besteht aus einer Reihe von komplexen Operationen, die eine magische Zahl namens "Gewicht" zurückgeben können, die endgültige Wahl wird aus der Summe des "Input" mit dem "Gewicht" bestimmt . Zum Beispiel, wenn der Input 2 ist und das Gewicht ist -0.5, das Ergebnis wird 1,5 sein, die, wenn wir 0 als Schwelle zwischen den beiden Wahlen setzen, erhalten wir B. Die Voreingenommenheit ist auch nur eine Zahl, die zum Gewicht hinzugefügt wird. Die komplexen Operationen, um das Gewicht zu generieren, auf diese Weise das endgültige Gewicht (was nicht etwas Magisches ist, es ist buchstäblich eine Zahl) ist wie ein "Fußabdruck" der Ergebnisse des Datensatzes, der gelernte Sache.
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