cnn 예제코드

그러나 이미지를 4 ×4에서 더 작은 것으로 줄일 수 있습니까? 컨볼루션 신경망은 이미지 데이터와 함께 사용함으로써 인기를 얻었으며, 현재 는 이미지가 무엇인지 또는 이미지에 포함된 것이 무엇인지 를 감지하는 최첨단 상태입니다. CNN은 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 것과 같은 작업에서도 중요한 역할을 합니다. 이 시리즈의 이전 기사에서는 신경망의 작동 방식을 이해하는 딥 러닝의 핵심을 배웠습니다. 우리는 매우 큰 이미지에 심층 신경망을 사용하면 계산 및 메모리 비용이 증가하는 방법을 보았습니다. 이러한 장애물에 대처하기 위해, 우리는 회선과 컨볼루션 신경망이 이러한 요인을 무너뜨리고 더 나은 결과를 생성하는 데 어떻게 도움이 되는지 볼 수 있을 것입니다. 보폭은 이미지의 크기를 줄이는 데 도움이, 특히 유용한 기능. 지정된 수의 컨볼루션 필터를 이미지에 적용하는 컨볼루션 레이어입니다. 각 하위 영역에 대해 레이어는 출력 피처 맵에서 단일 값을 생성하기 위해 수학 연산 세트를 수행합니다. 그런 다음 컨볼루션 레이어는 일반적으로 출력에 ReLU 활성화 함수를 적용하여 모델에 비선형성을 도입합니다. 이 Keras 자습서에서는 MNIST 데이터 집합을 사용하여 99%의 정확도를 달성하기 위해 CNN을 빌드하는 방법을 보여 줄 것입니다. 그것은 정확하게 내 이전 컨볼루션 신경망 자습서에 내장 된 것과 같은 구조가 될 것입니다 아래 그림은 네트워크의 아키텍처를 보여줍니다 : 그리고 거기 당신은 이동! CNN의 세계를 통해 꽤 타고, 그렇지? 참고 :I 컴퓨터 비전과 인공 지능에 대한 최신 연구 논문을 구현할 수 있는 저의 스티를 시작했습니다.

자세한 내용은 www.matrixbynature.com 방문하십시오. 우리는 우리가 풀을 때까지이 과정을 계속하고, 같은 것을 가지고 : 우리는 `x`와 `o`의 목록과 얻은 값을 비교하여 출력 데이터를 기반으로 예측을! 여기서 k와 k`는 1에서 nc[l]까지다양합니다. 이 행렬을 스타일 행렬이라고 합니다. 활성화가 상관 관계가 있는 경우 Gkk`는 크고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. S는 이 행렬이 스타일 이미지용임을 나타냅니다. 마찬가지로 생성된 이미지에 대한 스타일 매트릭스를 만들 수 있습니다. 우리는 x(i) 및 x(j)가 같은 사람의 이미지인 경우 || f(x(i)) – f(x(j)) | 2는 작고 x(i) 및 x(j)가 다른 사람의 이미지인 경우 | | f(x(i)) – f(x(j)) | 2는 커집니다. 이것은 샴 네트워크의 아키텍처입니다. 이 가이드로 다이빙하기 전에 처음 두 부분을 살펴보는 것이 좋습니다: 이러한 각 메서드는 텐서를 입력으로 받아들이고 변환된 텐서를 출력으로 반환합니다.

이렇게 하면 한 레이어를 다른 레이어에 쉽게 연결할 수 있습니다.

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