Mục lục:
- Định nghĩa - Mạng thần kinh Deconvolutional (DNN) có nghĩa là gì?
- Techopedia giải thích Mạng thần kinh Deconvolutional (DNN)
Định nghĩa - Mạng thần kinh Deconvolutional (DNN) có nghĩa là gì?
Mạng nơ ron giải mã là một mạng nơ ron thực hiện mô hình tích chập nghịch đảo. Một số chuyên gia đề cập đến công việc của một mạng nơ ron giải mã khi xây dựng các lớp từ một hình ảnh theo hướng đi lên, trong khi các chuyên gia khác mô tả các mô hình giải mã như là kỹ thuật đảo ngược, các thông số đầu vào của mô hình mạng nơ ron tích chập.
Mạng thần kinh deconvolutional còn được gọi là mạng deconvolutional, deconvs hoặc mạng nơ ron tích chập chuyển vị.
Techopedia giải thích Mạng thần kinh Deconvolutional (DNN)
Mạng lưới thần kinh deconvolutional có thể được mô tả theo nhiều cách khác nhau. Nhiều trong số các công cụ này sử dụng các loại bộ lọc giống như các mạng thần kinh tích chập nhưng sử dụng chúng khác nhau. Các chuyên gia sử dụng các ý tưởng như backpropagation và lọc ngược cùng với các kỹ thuật như sải chân và đệm để xây dựng các mô hình tích chập chuyển vị.
Theo một nghĩa rất đơn giản, người ta có thể nói rằng các chuyên gia có thể điều hành một mạng CNN lạc hậu, nhưng các cơ chế thực tế của mạng lưới thần kinh giải mã phức tạp hơn thế nhiều. Một phần khác của mạng nơ ron tích chập và giải mã liên quan đến việc tạo cấu trúc phân cấp - ví dụ, một mô hình mạng ban đầu có thể thực hiện việc học chính và một mô hình khác có thể phân đoạn trực quan hình ảnh mục tiêu. Nói chung, DNN liên quan đến các ma trận ánh xạ của các giá trị pixel và chạy một công cụ chọn tính năng của thành phố hay công cụ khác trên một hình ảnh. Tất cả điều này phục vụ mục đích đào tạo các chương trình học máy, đặc biệt là xử lý hình ảnh và thị giác máy tính.
