المحتويات ماذا تعني VGG؟
كان الفائز في مسابقة ImageNet في عام 2014 عبارة عن شبكة عصبية عميقة أنشأتها مجموعة Visual Geometry (VGG) بجامعة أكسفورد والتي حققت نجاحًا في تصنيف الكائنات بمعدل خطأ في التصنيف بنسبة 7.0٪ فقط. ما هي طبقات CNN؟
► تحتوي شبكة CNN على ثلاثة أنواع أساسية من الطبقات: طبقة تلافيفية ► طبقة تجمع ► طبقة متصلة بالكامل يمكن إجراء التفاف متعدد + تجميع على التوالي. ► بعد ذلك ، هناك عدة طبقات متصلة بالكامل.
ما هي Resnet 50؟
Resnet50 عبارة عن شبكة مكونة من 50 طبقة تم تدريبها على مجموعة بيانات ImageNet. ImageNet هي قاعدة بيانات للصور تضم أكثر من 14 مليون صورة تنتمي إلى أكثر من 20 ألف فئة تم إنشاؤها لمسابقات التعرف على الصور.
كيف تعمل RNN؟
1-) تتذكر RNN الإدخالات السابقة ويؤسس علاقة لكل مدخل. 2-) تعمل كحلقة تدور في حد ذاتها. 3-) بما أن العمليات تتم داخل نفسها ، لا يتم عادةً إنشاء هياكل RNN عميقة جدًا. ما هو نموذج VGG 1.6؟
VGG-16. إنه نموذج شبكة بسيط وأهم اختلاف عن النماذج السابقة هو استخدام طبقات الالتفاف في طبقتين أو ثلاث طبقات. يتم تحويله إلى ناقل ميزة مع 7x7x512 = 4096 خلية عصبية في طبقة الارتباط الكامل (FC). يتم حساب أداء softmax من فئة 1000 عند مخرجات طبقتين FC.
ما هي الشبكة المتبقية العميقة؟الشبكات العميقة المتبقية (DRN) هذا الهيكل ، الذي تمت ترجمته إلى التركية كشبكات عميقة المتبقية ، هو هيكل "الشبكات العميقة المتبقية". هذه البنية ، التي ازداد استخدامها في السنوات الأخيرة ، هي طريقة طورها فريق أبحاث Microsoft [1]. يمكن اعتبار هذا الهيكل أيضًا استمرارًا لهيكل CNN الموضح سابقًا.
ما هي خوارزمية Resnet؟
تعد خوارزمية التصنيف هذه طريقة تعلم خاضعة للإشراف وتتطلب مجموعة بيانات مصنفة. لا يدعم هذا المكون مجموعة البيانات ذات العلامات التي تم إنشاؤها من تسمية البيانات في الاستوديو ، فقط فهرس الصور المميز الذي تم إنشاؤه من مكون التحويل إلى فهرس الصور.
أين يتم استخدام RNN؟
نظرة عامة هندسة RNN الشبكات العصبية المتكررة ، والمعروفة أيضًا باسم RNNs ، هي فئة من الشبكات العصبية التي تسمح باستخدام المخرجات السابقة كمدخلات مع وجود حالات مخفية. تُستخدم تطبيقات نماذج RNNs RNN في الغالب في معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. ما هو التعلم العميق RNN؟
الشبكات العصبية المتكررة (RNN) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية حيث تشكل الاتصالات بين العقد حلقة موجهة. هذا يسمح لها بإظهار السلوك الزمني الديناميكي. ما هي طبقة conv2d؟
الطبقة التلافيفية هذه الطبقة هي لبنة البناء الرئيسية لـ CNN. إنها مسؤولة عن إدراك ميزات الصورة. تطبق هذه الطبقة بعض المرشحات على الصورة لاستخراج معالم منخفضة وعالية المستوى من الصورة. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون هذا الفلتر مرشحًا لاكتشاف الحواف.
قراءة: 143
