Inhoudsopgave:
- Definitie - Wat betekent Deconvolutional Neural Network (DNN)?
- Techopedia verklaart Deconvolutional Neural Network (DNN)
Definitie - Wat betekent Deconvolutional Neural Network (DNN)?
Een deconvolutioneel neuraal netwerk is een neuraal netwerk dat een invers convolutiemodel uitvoert. Sommige experts noemen het werk van een deconvolutioneel neuraal netwerk als het construeren van lagen uit een beeld in opwaartse richting, terwijl anderen deconvolutionele modellen beschrijven als "reverse engineering" van de invoerparameters van een convolutioneel neuraal netwerkmodel.
Deconvolutionele neurale netwerken zijn ook bekend als deconvolutionele netwerken, deconvs of getransponeerde convolutionele neurale netwerken.
Techopedia verklaart Deconvolutional Neural Network (DNN)
Deconvolutionele neurale netwerken kunnen op veel verschillende manieren worden beschreven. Veel van deze tools gebruiken dezelfde typen filters als convolutionele neurale netwerken, maar gebruiken ze anders. Professionals gebruiken ideeën zoals backpropagation en reverse filtering samen met technieken zoals schrijden en opvulling om getransponeerde convolutionele modellen te bouwen.
In een zeer simplistische zin zou je kunnen zeggen dat professionals 'een CNN achteruit kunnen draaien', maar de feitelijke mechanica van deconvolutionele neurale netwerken zijn veel geavanceerder dan dat. Een ander deel van convolutionele en deconvolutionele neurale netwerken omvat het creëren van een hiërarchie - een eerste netwerkmodel kan bijvoorbeeld het primaire leren doen en een ander model kan het doelbeeld visueel segmenteren. Over het algemeen omvat de DNN het in kaart brengen van matrices van pixelwaarden en het uitvoeren van een "functieselectie" of ander hulpmiddel over een afbeelding. Dit alles dient voor het trainen van machine learning-programma's, met name in beeldverwerking en computer vision.
