Сверточные нейросети. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      Ключевые элементы: свертка, активация, пулинг, нормализация

      Основные элементы, составляющие архитектуру CNN, включают:

      Свертка (Convolution):

      Свертка (Convolution) является одной из ключевых операций в сверточных нейронных сетях (CNN), играющей важную роль в извлечении признаков из входных данных, таких как изображения. Операция свертки осуществляется путем сканирования входного изображения с помощью набора фильтров, также известных как ядра свертки. Каждый фильтр выявляет определенные локальные паттерны или признаки, такие как грани, текстуры или более сложные структуры, и создает карту признаков, отражающую наличие этих признаков в разных областях изображения.

      Фильтры в сверточной нейронной сети представляют собой набор параметров, которые обучаются в процессе тренировки модели. Во время обучения сети эти фильтры настраиваются таким образом, чтобы максимизировать различие между классами объектов на изображениях или выполнить другие задачи, связанные с обработкой данных. Фильтры перемещаются по входному изображению с определенным шагом, называемым шагом свертки (stride), и для каждой позиции создается новая карта признаков.

      Операция свертки является основой для извлечения иерархии признаков из изображений и других типов данных с сетчатой структурой. Она позволяет нейронной сети автоматически изучать наиболее информативные признаки из входных данных без необходимости предварительного определения характеристик, что делает сверточные нейронные сети мощным инструментом для анализа и обработки изображений, а также для решения широкого спектра задач машинного зрения.

      Для более наглядного представления работы операции свертки, рассмотрим пример применения фильтра к изображению. Предположим, у нас есть 3x3 матрица, представляющая собой часть черно-белого изображения:

      ```

      [120, 100, 80]

      [90, 110, 70]

      [100, 120, 110]

      ```

      Теперь допустим, у нас есть фильтр размером 2x2:

      ```

      [1, 0]

      [0, 1]

      ```

      Чтобы применить этот фильтр к нашей матрице, мы начинаем с левого верхнего угла матрицы и перемножаем элементы матрицы на соответствующие элементы фильтра:

      ```

      [120*1, 100*0]

      [90*0, 110*1] = [120, 110]

      ```

      После умножения и суммирования полученных значений, мы получаем новое значение для верхнего СКАЧАТЬ