차례:
- 정의-Deconvolutional Neural Network (DNN)는 무엇을 의미합니까?
- Techopedia는 Deconvolutional Neural Network (DNN)를 설명합니다
정의-Deconvolutional Neural Network (DNN)는 무엇을 의미합니까?
디컨 볼 루션 뉴럴 네트워크는 역 컨벌루션 모델을 수행하는 뉴럴 네트워크입니다. 일부 전문가들은 이미지에서 위쪽 방향으로 레이어를 구성하는 것으로 deconvolutional neural network의 작업을 참조하는 반면, deconvolutional 모델은 convolutional neural network 모델의 입력 매개 변수를 "역 엔지니어링"이라고합니다.
디컨 볼 루션 뉴럴 네트워크는 디컨 볼 루션 네트워크, 디콘 브 또는 바뀐 컨볼 루션 뉴럴 네트워크라고도합니다.
Techopedia는 Deconvolutional Neural Network (DNN)를 설명합니다
Deconvolutional 신경망은 여러 가지 방법으로 설명 될 수 있습니다. 이러한 도구 중 다수는 회선 신경망과 동일한 유형의 필터를 사용하지만 다르게 사용합니다. 전문가는 역전 및 패딩 필터링과 같은 아이디어를 스 트래 딩 및 패딩과 같은 기술을 사용하여 전치 된 컨볼 루션 모델을 만듭니다.
매우 단순한 의미에서 전문가가 "CNN을 뒤로 실행할 수있다"고 말할 수 있지만 실제 deconvolutional neural network 메커니즘은 그보다 훨씬 정교합니다. 컨볼 루션 및 컨볼 루션 뉴럴 네트워크의 또 다른 부분은 계층 구조를 만드는 것입니다. 예를 들어 초기 네트워크 모델은 기본 학습을 수행하고 다른 모델은 대상 이미지를 시각적으로 분할 할 수 있습니다. 일반적으로 DNN은 픽셀 값의 행렬을 매핑하고 이미지에서 "기능 선택기"또는 기타 도구를 실행합니다. 이 모든 것은 특히 이미지 처리 및 컴퓨터 비전에서 기계 학습 프로그램을 훈련하는 목적으로 사용됩니다.
