.

Чтение книги онлайн.

      ```python

      import numpy as np

      from PIL import Image

      def normalize_image(image):

      normalized_image = (image – np.min(image)) / (np.max(image) – np.min(image))

      return normalized_image

      image = np.array(Image.open('image.jpg'))

      normalized_image = normalize_image(image)

      ```

      В данном примере мы определяем функцию `normalize_image`, которая принимает изображение в виде массива NumPy в качестве параметра. Функция вычисляет нормализованное изображение путем вычитания минимального значения пикселей из изображения и деления на разницу между максимальным и минимальным значениями пикселей. Затем мы открываем изображение с помощью `Image.open`, преобразуем его в массив NumPy с помощью `np.array`, и вызываем функцию `normalize_image` для нормализации изображения.

      Комбинация этих методов предобработки изображений может помочь улучшить качество и производительность моделей глубокого обучения. Выбор конкретных методов зависит от характеристик данных, требований задачи и особенностей модели, которая будет использоваться для обработки изображений.

      – Сверточные нейронные сети (CNN): Широко используются для обработки изображений и распознавания образов. Включают сверточные слои для извлечения признаков и пулинг слои для уменьшения размерности.

      Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) являются мощным инструментом для обработки изображений и распознавания образов. Они успешно применяются в таких задачах, как классификация изображений, сегментация, обнаружение объектов и многих других. Вот некоторые основные концепции и компоненты сверточных нейронных сетей:

      1. Сверточные слои (Convolutional Layers): Сверточные слои являются основным строительным блоком CNN. Они применяют фильтры (ядра свертки) к входным данным для извлечения локальных признаков. Фильтры перемещаются по входным данным с шагом (stride), выполняя свертку, и результатом является карта признаков (feature map). Каждый фильтр извлекает различные характеристики изображения, такие как границы, текстуры и формы.

      2. Пулинг слои (Pooling Layers): Пулинг слои используются для уменьшения размерности карты признаков и устранения избыточной информации. Наиболее распространенным методом пулинга является пулинг по среднему значению (Average Pooling) и пулинг по максимуму (Max Pooling). Пулинг слои помогают уменьшить вычислительную сложность модели и создать инвариантность к малым сдвигам искомых признаков.

      3. Полносвязные слои (Fully Connected Layers): Полносвязные слои обрабатывают глобальные признаки, извлеченные из карты признаков, и связывают их с классами или выходами модели. Полносвязные слои обычно следуют после сверточных и пулинг слоев и преобразуют признаки в формат, пригодный для классификации или регрессии.

      4. Функции активации (Activation Functions): Функции активации применяются после каждого слоя в нейронной сети и добавляют нелинейность в модель. Распространенными функциями активации в CNN являются ReLU (Rectified Linear Unit), которая подавляет отрицательные значения, и softmax, которая преобразует выходы в вероятности для многоклассовой классификации.

      Процесс обучения сверточных нейронных сетей включает подачу входных изображений через слои сети, вычисление потерь (ошибки) и использование алгоритма обратного распространения ошибки (Backpropagation) для обновления весов сети. Обучение СКАЧАТЬ