İçindekiler:
- Tanım - Dekonvolüsyon Sinir Ağı (DNN) ne anlama geliyor?
- Techopedia, Dekonvolüsyon Sinir Ağını (DNN) açıklıyor
Tanım - Dekonvolüsyon Sinir Ağı (DNN) ne anlama geliyor?
Dekonvolüsyon nöral ağı, ters evrişim modeli gerçekleştiren bir sinir ağıdır. Bazı uzmanlar, bir dekonvolüsyon nöral ağının çalışmasını, bir görüntüden katmanları yukarı yönde inşa etmek olarak ifade ederken, diğerleri de dekonvolüsyon modellerini, bir kıvrımsal sinir ağı modelinin giriş parametreleri “tersine mühendislik” olarak tanımlamaktadır.
Dekonvolüsyon sinir ağları ayrıca dekonvolüsyon ağları, dekonvlar veya transpozisyonlu evrişimli sinir ağları olarak bilinir.
Techopedia, Dekonvolüsyon Sinir Ağını (DNN) açıklıyor
Dekonvolüsyon sinir ağları birçok farklı yolla tanımlanabilir. Bu araçların birçoğu, evrişimli sinir ağları ile aynı türdeki filtreleri kullanır, ancak bunları farklı şekilde kullanır. Profesyoneller, transpoze edilmiş evrişimsel modeller oluşturmak için ters yayılma ve ters filtreleme gibi fikirleri, striding ve dolgu gibi tekniklerden yararlanır.
Çok basit bir anlamda, profesyonellerin “CNN'yi geriye doğru yürütebileceklerini” söyleyebiliriz, ancak dekonvolüsyonel sinir ağlarının gerçek mekaniği bundan çok daha karmaşıktır. Evrişimsel ve evrişimsel olmayan sinir ağlarının bir başka kısmı bir hiyerarşi oluşturmayı içerir - örneğin, bir ilk ağ modeli birincil öğrenmeyi yapabilir ve başka bir model hedef görüntüyü görsel olarak bölümlere ayırabilir. Genellikle DNN, piksel değerlerinin matrislerini eşlemeyi ve bir görüntü üzerinde bir “özellik seçici” veya başka bir araç çalıştırmayı içerir. Tüm bunlar, özellikle görüntü işleme ve bilgisayarla görme konularında makine öğrenme programlarının eğitimi amacına hizmet eder.
