Problems with BackpropagationConvol

Problems with Backpropagation
Convolutional Neural Networks
The solution to FFNNs' problems with image processing took inspiration from neurobiology, Yann LeCun and Toshua Bengio tried to capture the organization of neurons in the visual cortex of the cat, which at that time was known to consist of maps of local receptive fields that decreased in granularity as the cortex moved anteriorly. There are several different theory about how to precisely define such a model, but all of the various implementations can be loosely described as involving the following process:
1. Convolve several small filters on the input image
2. Subsample this space of filter activations
3. Repeat steps 1 and 2 until your left with sufficiently high level features.
4. Use a standard a standard FFNN to solve a particular task, using the results features as input.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหา Backpropagationเครือข่ายประสาท convolutionalการแก้ปัญหาของ FFNNs เกี่ยวกับการประมวลผลภาพเอาแรงบันดาลใจจาก neurobiology, Yann LeCun และ Toshua Bengio พยายามรวบรวมองค์กรของ neurons ใน visual คอร์เทกซ์ของแมว ซึ่งในขณะนั้นรู้จักประกอบด้วยแผนที่ของภายในครอบครัวที่ลดลงในส่วนประกอบเป็นคอร์เทกซ์ที่ ย้าย anteriorly มีหลายทฤษฎีที่แตกต่างกันเกี่ยวกับวิธีการกำหนดรูปแบบแม่นยำ แต่ทั้งหมดของการใช้งานต่าง ๆ สามารถอธิบายซึ่งเป็นการเกี่ยวข้องกับกระบวนการต่อไปนี้:1. convolve กรองขนาดเล็กหลายบนเข้ารูป2. พื้นที่นี้เปิดใช้งานตัวกรอง subsample3. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 และ 2 จนถึงทางด้านซ้ายมือมีคุณสมบัติระดับสูงเพียงพอ4. ใช้มาตรฐาน FFNN มาตรฐานเพื่อแก้ปัญหางานเฉพาะ ใช้ลักษณะการทำงานของผลลัพธ์เป็นข้อมูลป้อนเข้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาเกี่ยวกับการแพร่กระจายย้อนกลับ
Convolutional
โครงข่ายประสาทวิธีการแก้ปัญหาFFNNs กับการประมวลผลภาพที่เกิดจากแรงบันดาลใจชีววิทยา, Yann LeCun และ Toshua Bengio พยายามที่จะจับภาพองค์กรของเซลล์ประสาทในเยื่อหุ้มสมองภาพของแมวซึ่งในเวลานั้นเป็นที่รู้จักกันประกอบด้วยแผนที่ เปิดกว้างของเขตข้อมูลท้องถิ่นที่ลดลงในเมล็ดเป็นเยื่อหุ้มสมองย้าย anteriorly มีหลายทฤษฎีที่แตกต่างกันเกี่ยวกับวิธีการได้อย่างแม่นยำกำหนดรูปแบบดังกล่าวมี แต่ทั้งหมดของการใช้งานที่แตกต่างกันสามารถอธิบายได้อย่างอิสระเป็นที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
1 convolve กรองขนาดเล็กหลายภาพที่นำเข้า
2 subsample พื้นที่นี้การเปิดใช้งานตัวกรอง
3 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 และ 2 จนเหลือของคุณด้วยคุณสมบัติระดับสูงพอสมควร.
4 ใช้มาตรฐาน FFNN มาตรฐานในการแก้งานโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้คุณลักษณะผลลัพธ์ที่เป็นอินพุท

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหากับเครือข่ายประสาทแบบ

คอนโซลูชั่น ffnns ' ปัญหาการประมวลผลภาพได้แรงบันดาลใจจากประสาทชีววิทยาและเพื่อสังคม , lecun toshua bengio พยายามจับองค์กรของเซลล์ประสาทสมองส่วนการมองเห็นของแมว ซึ่งขณะนั้นถูกเรียกว่าประกอบด้วยแผนที่ท้องถิ่นอ่อนไหวสาขาที่ลดลงใน granularity เป็นเปลือก ย้าย ก่อน .มีทฤษฎีที่แตกต่างกันหลายประการเกี่ยวกับวิธีการอย่างแม่นยำกำหนดเป็นรูปแบบ แต่ทั้งหมดของการดำเนินงานต่าง ๆ สามารถอธิบายเป็น หลวม ๆ ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการต่อไปนี้ :
1 ม้วนเข้าด้วยกันหลายๆตัวในการรับข้อมูลภาพ
2 subsample พื้นที่ของกิจกรรมกรอง
3 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 และ 2 จนเหลือของคุณด้วยคุณสมบัติระดับสูงพอสมควร .
4ใช้มาตรฐาน ffnn มาตรฐานเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะงานใช้ผลคุณสมบัติตามที่
นำเข้า