@Inigo 30 September 2020 more from that month

ConvNets

**Ano ang convolutional neural network?** Ang Convolutional Neural Network (CNN) ay isang malalim na disenyo ng pag-aaral na itinutulak ng istraktura ng visual framework. Noong 1962, sina Hubel at Wiesel sa kanilang huwaran na gawain sa esensyal na biswal ng pusa natagpuan ang cortex na ang mga cell sa visual cortex ay maselan sa maliit na mga sub-area ng visual field na tinawag bilang bukas na patlang. Nasasagot ang mga cell na ito para sa pagkilala ng ilaw sa mga tumutugong patlang. Neocognitron iminungkahi ni Fukushima ay ang pangunahing modelo na ginaya sa isang PC at binuhay mula sa mga gawa nina Hubel at Wiesel. Ang samahang ito ay malawak na isinasaalang-alang bilang isang tagapagpauna ng Ang CNN at ito ay nakasalalay sa iba't ibang antas ng pagkakaugnay sa pagitan ng mga neuron para sa pagbabago ng larawan. LeCun et al. i-set up ang istraktura ng convolutional neural network. sa pamamagitan ng pagbuo ng isang multi-layer na pekeng neural ang samahang tinawag bilang LeNet-5. Ang LeNet-5 ay ginamit upang ayusin ang mga na-transcript na numero at maaaring naghanda kasama ang pagkalkula ng backpropagation na kung saan ay naiisip na makilala ang mga disenyo prangka mula sa mga pixel ng krudo dahil dito na naghahatid ng ibang sangkap sistema ng pagkuha. Sa anumang kaso, kahit na sa lahat ng kanais-nais na mga pangyayaring ito, dahil sa kawalan ng napakalaking paghahanda ng impormasyon at lakas ng computational noong panahong iyon, napabayaan ang LeNet-5 gumanap nang maayos sa mga kumplikadong isyu, halimbawa, paglalarawan ng video. Convolutional Neural Networks (ConvNets or CNNs) are a classification of Neural Networks that have demonstrated extremely compelling in zones, for example, picture acknowledgment and arrangement. ConvNets have been fruitful in recognizing faces, items and traffic signs separated from controlling vision in robots and self driving vehicles. *****Ano ang ginagamit sa convolutional neural network?***** A Convolutional neural network (CNN) is a neural network that has at least one convolutional layers and are utilized essentially for picture handling, characterization, division and furthermore for other auto corresponded information. *****Ano ang pagkalkula ng CNN?***** A Convolutional Neural Network (ConvNet/CNN) is a Deep Learning calculation which can take in an information picture, allocate significance (learnable loads and predispositions) to different angles/objects in the picture and have the option to separate one from the other. *****Sa anong kadahilanan mas mahusay ang convolutional neural network?***** The motivation behind why Convolutional Neural Networks (CNNs) show improvement over exemplary neural organizations on pictures and recordings is that the convolutional layers exploit natural properties of pictures. ... CNN, in resistance, exploit neighborhood spatial coherence of images. *****Sa anong kadahilanan ginamit ang CNN?***** Convolutional Neural Networks, or CNNs, were intended to plan picture information to a yield variable. They have demonstrated so powerful that they are the go-to strategy for an expectation issue including picture information as an info. *****Ano ang mga gamit ng CNN?***** when you hear about deep learning breaking a new technological barrier, Convolutional Neural Networks are involved. Also called CNNs or ConvNets, these are the workhorse of the deep neural network field. They have learned to sort images into categories even better than humans in some cases. If there’s one method out there that justifies the hype, it is CNNs. kapag naririnig mo ang tungkol sa malalim na pag-aaral ng paglabag sa isang bagong hadlang sa teknolohikal, Convolutional Neural Ang mga network ay kasangkot. Tinatawag din na convolutional neural network. o ConvNets, ito ang workhorse ng malalim na neural larangan ng network. Natutunan nilang pag-uri-uriin ang mga imahe sa mga kategorya na mas mahusay pa kaysa sa mga tao sa ilan mga kaso Kung mayroong isang paraan doon na binibigyang-katwiran ang hype, ito ay mga convolutional neural network.