마인드 맵 갤러리 심층 컨벌루션 신경망
딥 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network)에 대한 마인드맵입니다. 컨볼루션 계산을 포함하고 딥 러닝(Deep Learning)에 중요한 알고리즘 중 하나입니다.
2023-12-18 19:26:04에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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심층 컨벌루션 신경망
정의
그리드 구조로 데이터를 처리하는데 주로 사용되는 딥러닝 모델입니다.
딥러닝 모델
인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 일종의 기계 학습 모델로, 다단계 비선형 변환을 통해 입력 데이터의 특징 표현을 학습하고 추출합니다. 이러한 모델은 일반적으로 여러 개의 숨겨진 레이어(심층 구조)를 포함하므로 딥러닝 모델이라고 합니다.
애플리케이션
CNN은 컴퓨터 비전 분야에서 큰 성공을 거두었으며 이미지 인식, 객체 감지, 이미지 생성 등의 작업에 널리 사용됩니다.
주요 개념 및 구성 요소
컨벌루션 레이어
CNN에서 가장 중요한 레이어 중 하나
컨볼루션 레이어는 컨볼루션 작업을 사용하여 입력 데이터의 로컬 특징을 추출합니다. 컨볼루션 작업은 입력 데이터에서 컨볼루션 커널(필터)을 슬라이딩하여 구현되며, 각 컨볼루션 커널은 입력의 특정 기능을 감지하는 데 사용됩니다.
풀링 계층
풀링 레이어는 컨벌루션 레이어 출력의 공간 크기를 줄이고, 계산 복잡도를 줄이고, 특징의 중요한 정보를 추출하는 데 사용됩니다.
일반적인 풀링 작업에는 최대 풀링(이웃의 최대값을 취함)과 평균 풀링(이웃의 평균값을 취함)이 포함됩니다.
활성화 기능
컨벌루션 레이어 이후에는 일반적으로 비선형 속성을 도입하기 위해 활성화 함수가 적용됩니다. 일반적인 활성화 함수에는 네트워크가 비선형 관계를 학습하는 데 도움이 되는 ReLU(Rectified Linear Unit) 등이 포함됩니다.
완전 연결 계층
컨볼루션 및 풀링 레이어 이후에는 일반적으로 추출된 기능을 출력 범주에 매핑하는 데 완전 연결 레이어가 사용됩니다. 완전 연결 계층은 이전 계층의 모든 노드를 다음 계층의 모든 노드에 연결합니다.
배치 정규화
각 미니 배치의 데이터를 정규화하여 딥 네트워크의 훈련 프로세스를 가속화하는 데 사용되며 네트워크의 안정성과 수렴 속도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
컨볼루션 신경망의 구조
일반적인 CNN 구조에는 컨벌루션 레이어와 풀링 레이어가 교대로 포함되고 마지막으로 완전 연결 레이어가 포함됩니다. 전체 네트워크의 구조는 일반적으로 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어로 구성됩니다.
체중분배
컨벌루션 계층의 컨벌루션 커널은 공유됩니다. 즉, 전체 입력 공간에서 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 이는 매개변수 수를 효과적으로 줄이고 네트워크의 일반화 능력을 향상시킵니다.