Sinir ağı, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla bir veri kümesindeki temel ilişkileri tanımaya çalışan bir dizi algoritmadır.
Evrişimli sinir ağı (CNN), özellikle piksel verilerini işlemek için tasarlanmış görüntü tanıma ve işlemede kullanılan bir tür yapay sinir ağıdır.CNN'ler, genellikle hem üretken hem de tanımlayıcı görevleri gerçekleştirmek için derin öğrenmeyi kullanan güçlü görüntü işleme, yapay zekadır. öneri sistemleri ve doğal dil işleme ile birlikte görüntü ve video tanımayı içeren makine vizyonu kullanmak.
Evrişim, filtreyi girişe bindirir ve toplamı alır.
Adım değeri, bir sonraki çıktı değerini elde etmek için filtreyi sağa kaydıracağımız hücre sayısıdır.
Dolgunun iki ana faydası vardır:
Filtrelerin sayısı, çıktıda kaç kanal olacağını belirler.
Evrişimli katmanlar dışında CNN, havuzlama katmanlarına ve aktivasyon katmanlarına sahiptir.
Havuzlama katmanı, temsillerin boyutunu küçültmek, hesaplamaları hızlandırmak ve algıladığı bazı özellikleri biraz daha sağlam hale getirmek için kullanılır.
İki ana havuz katmanı türü vardır.
Aktivasyon fonksiyonunun amacı, bir nöronun çıktısına doğrusal olmama durumu katmaktır.
Basit evrişimli sinir ağı 3 ana bileşenden oluşur.
CNN'de iyi bilinen mimariler
LeNet-5, girdi olarak 32 * 32 gri tonlamalı görüntü kullanıyor. LeNet-5, ortalama havuzlamaya sahip iki evrişim katmanından ve ardından 2 tam bağlantılı katmantan oluşur. Son olarak çıktıyı belirlemek için bir softmax katmanı.
AlexNwt, girdi olarak 227 * 227 RGB görüntü kullanıyor. Tek RGB görüntüler 3 kanaldan oluşur. 5 evrişim katmanına ve maksimum 3 havuz katmanına sahiptir. Daha sonra 3 tam bağlantılı katman izler. Son olarak çıktıyı belirlemek için bir softmax katmanı.
YOLO, yalnızca bir kez bakmanız anlamına gelir. YOLO'nun girdi görüntü boyutu 448 * 448 RGB görüntüdür. YOLO mimarisinin birçok sürümü vardır. YOLO, YOLOv2, tiny-YOLO bunlardan birkaçıdır. Sinir ağı boyutu, kullanacağınız sürüme bağlıdır.
Harici Referans -
Ağustos 2018'de merkezi Boston, Massachusetts, ABD'de bulunan bir startup şirketi olan Aspitio (Pvt) Ltd'de stajyer olarak çalışmaya başladım. birincil amacı, BT danışmanlığı, yazılım geliştirme ve bakımı ve bağımsız yazılım testi dahil olmak üzere okullara BT hizmetleri sunmaktır.
Bu makalede, Dolandırıcılık Tespitinde Makine Öğreniminin Önemi : Müşterileri Korumak İçin Bir Model Nasıl Oluşturulur konusunu ele alıyoruz. 1.
Torchvision kitaplığının sezgisel bir anlayışı - temel bilgilerden ileri düzeye (Bölüm 1/3) Torchvision nedir? Torchvision, PyTorch ile el ele giden bir Bilgisayar Görüşü kütüphanesidir. Verimli Görüntü ve Video dönüşümleri için yardımcı programlara, yaygın olarak kullanılan bazı önceden eğitilmiş modellere ve bazı veri setlerine sahiptir (torchvision PyTorch ile birlikte gelmez, ayrı olarak kurmanız gerekecektir.
Torchvision kitaplığının sezgisel bir şekilde anlaşılması - 14 görsel dönüşüm örneğiyle (Bölüm 2/3) Bölüm 1 için (torchvision'daki modüllere giriş), lütfen aşağıdaki bağlantıyı ziyaret edin. Bu makalede, veri kümesi (görüntüler) yüklendikten hemen sonra bir dizi halinde gerçekleştirilebilen basit görüntü dönüştürme işlevlerini deneyeceğiz.
Grafik Sinir Ağları (GNN'ler), grafik verilerinden öğrenmek için standart bir araç kutusu olarak ortaya çıktı. GNN'ler, içerik önerisi veya ilaç keşfi gibi farklı alanlarda yüksek etkili sorunlar için iyileştirmeler sağlayabilir.
Bir önceki yazımda, blob algılama ve bağlantılı bileşenlere dayalı olarak ilgilenilen nesneleri nasıl tanımlayacağımızı öğrendik. Bununla birlikte, belirli ilgi çekici nesneleri görüntülerimizden ayırmamız gereken zamanlar olacaktır.