Làm cách nào để tích chập và tổng hợp được kết hợp trong CNN để tìm hiểu và nhận dạng các mẫu phức tạp trong hình ảnh?
Thứ ba, 08 tháng 8 2023
by Học viện EITCA
Trong các mạng thần kinh tích chập (CNN), các tích chập và tổng hợp được kết hợp để tìm hiểu và nhận dạng các mẫu phức tạp trong hình ảnh. Sự kết hợp này đóng một vai trò quan trọng trong việc trích xuất các tính năng có ý nghĩa từ các hình ảnh đầu vào, cho phép mạng hiểu và phân loại chúng một cách chính xác. Các lớp tích chập trong CNN chịu trách nhiệm phát hiện các mẫu hoặc tính năng cục bộ trong
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Mạng nơ-ron chuyển đổi trong TensorFlow, Khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron hợp pháp, ôn thi
Gắn thẻ theo:
Trí tuệ nhân tạo, CNN, sự quấn lại, Mạng lưới thần kinh chuyển đổi, Học kĩ càng, Tổng hợp