Преглед садржаја:
- Дефиниција - Шта значи деконволуционарна неуронска мрежа (ДНН)?
- Техопедија објашњава деконволуциону неуронску мрежу (ДНН)
Дефиниција - Шта значи деконволуционарна неуронска мрежа (ДНН)?
Деконволуционарна неуронска мрежа је неуронска мрежа која изводи инверзни модел савијања. Неки стручњаци наводе рад деконволуционарне неуронске мреже као конструкцију слојева из слике у правцу према горе, док други описују деконволуционарне моделе као „обрнути инжењеринг“ улазних параметара конволуционог модела неуронске мреже.
Деконволуционарне неуронске мреже познате су и као деконволуционарне мреже, деконвулисане или транспоноване конволуционе неуронске мреже.
Техопедија објашњава деконволуциону неуронску мрежу (ДНН)
Деконволуционарне неуронске мреже могу се описати на више различитих начина. Многи од ових алата користе исте врсте филтера као и конволуционарне неуронске мреже, али их користе другачије. Професионалци користе идеје попут повратног ширења и обрнутог филтрирања заједно са техникама као што су напрезање и облагање за изградњу транспонованих конволуционих модела.
У врло поједностављеном смислу, могло би се рећи да професионалци могу „водити ЦНН уназад“, али стварна механика деконволуционарних неуронских мрежа је много софистициранија од тога. Други део конволуционих и деконволуционарних неуронских мрежа укључује стварање хијерархије - на пример, иницијални мрежни модел може да учини примарно учење, а други модел може да визуелно сегментира циљну слику. Генерално, ДНН укључује мапирање матрица вредности пиксела и покретање „селектора карактеристика“ или другог алата преко слике. Све ово служи за сврху обуке програма машинског учења, посебно у обради слике и рачунарском виду.
