Зміст:
- Визначення - Що означає деконволюційна нейронна мережа (DNN)?
- Техопедія пояснює деконволюційну нейронну мережу (DNN)
Визначення - Що означає деконволюційна нейронна мережа (DNN)?
Деконволюційна нейронна мережа - це нейронна мережа, яка виконує модель зворотної згортки. Деякі експерти відносять роботу деконволюційної нейронної мережі як побудову шарів із зображення у напрямку вгору, інші описують деконволюційні моделі як "зворотну інженерію" вхідних параметрів моделі зведеної нейронної мережі.
Деконволюційні нейронні мережі також відомі як деконволюційні мережі, деконвулюють або транспонірують конволюційні нейронні мережі.
Техопедія пояснює деконволюційну нейронну мережу (DNN)
Деконволюційні нейронні мережі можна описати багатьма різними способами. Багато з цих інструментів використовують ті ж типи фільтрів, що і конволюційні нейронні мережі, але використовують їх по-різному. Професіонали використовують такі ідеї, як зворотне розповсюдження та зворотна фільтрація, а також такі технології, як крокування та набивання, щоб створити транспоновані звивисті моделі.
У дуже спрощеному сенсі можна сказати, що професіонали можуть "керувати CNN назад", але реальна механіка деконволюційних нейронних мереж набагато складніша за це. Інша частина конволюційних і деконволюційних нейронних мереж передбачає створення ієрархії - наприклад, початкова мережева модель може зробити початкове навчання, а інша модель може візуально сегментувати цільове зображення. Як правило, DNN включає відображення матриць значень пікселів та запуск "селектора функцій" чи іншого інструменту над зображенням. Все це служить метою навчання програм машинного навчання, зокрема в області обробки зображень та комп’ютерного зору.
