C-nn (Convolutional Neural Networks, ConvNet)

"Konvolyutsiya" - bu signalni qayta ishlash maydonidan operatsiya. Chuqur o'rganishda bu uzunlik va kenglikdan o'tish orqali tasvir matritsasi (haqiqiy matritsa) va yadro/filtrni (boshqa kichikroq matritsa) ko'paytirishdir. Quyidagi animatsiya 3x3x1 filtr/yadro konvolyutsiyasi va 5x5x1 tasvirni ko'rsatadi. Konvolyutsiyaning natijasi kichikroq tasvir (3x3x1).

"Konvolyutsiya" - bu signalni qayta ishlash maydonidan operatsiya. Chuqur o'rganishda bu uzunlik va kenglikdan o'tish orqali tasvir matritsasi (haqiqiy matritsa) va yadro/filtrni (boshqa kichikroq matritsa) ko'paytirishdir. Quyidagi animatsiya 3x3x1 filtr/yadro konvolyutsiyasi va 5x5x1 tasvirni ko'rsatadi. Konvolyutsiyaning natijasi kichikroq tasvir (3x3x1).

Rasm o'lchamlari = 5 (balandlik) x 5 (kenglik) x 1 (kanallar soni, masalan, RGB). Yuqoridagi gif-da siz yashil qism bizning 5x5x1 kirish rasmimizga o'xshashligini ko'rishingiz mumkin, I. Konvolyutsiya qatlamining birinchi qismida konvolyutsiya operatsiyasini bajarishda ishtirok etadigan element sariq rangda ko'rsatilgan yadro / filtr, K deb ataladi. Biz K ni 3x3x1 matritsa sifatida tanladik.

Rasm o'lchamlari = 5 (balandlik) x 5 (kenglik) x 1 (kanallar soni, masalan, RGB). Yuqoridagi gif-da siz yashil qism bizning 5x5x1 kirish rasmimizga o'xshashligini ko'rishingiz mumkin, I. Konvolyutsiya qatlamining birinchi qismida konvolyutsiya operatsiyasini bajarishda ishtirok etadigan element sariq rangda ko'rsatilgan yadro / filtr, K deb ataladi. Biz K ni 3x3x1 matritsa sifatida tanladik.

Кернел/Фильтр, К = 1 0 1 0 1 0 1 0 1
Filtr butun kenglikni tahlil qilmaguncha belgilangan qadam qiymati bilan o'ngga siljiydi.Davom etayotganda, u xuddi shu qadam qiymatiga ega bo'lgan tasvirning boshiga (chapga) o'tadi va butun tasvir bo'ylab o'tguncha jarayonni takrorlaydi.
3x3x3 yadroli MxNx3 tasvir matritsasida konvolyutsiya operatsiyasi

CNN odatda uchta qatlamga ega: konvolyutsion qatlam, birlashtiruvchi qatlam va to'liq bog'langan qatlam:

Konvolyutsion qatlam