Some time delay neural networks als

Some time delay neural networks also use a very similar architecture to convolutional neural networks, especially those for image recognition and/or classification tasks, since the "tiling" of the neuron outputs can easily be carried out in timed stages in a manner useful for analysis of images.[8]
Compared to other image classification algorithms, convolutional neural networks use relatively little pre-processing. This means that the network is responsible for learning the filters that in traditional algorithms were hand-engineered. The lack of a dependence on prior-knowledge and the existence of difficult to design hand-engineered features is a major advantage for CNNs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เวลาระหว่างเครือข่ายประสาทยังใช้สถาปัตยกรรมคล้ายกับเครือข่ายประสาท convolutional เฉพาะสำหรับรูปจำแนกหรือจัดประเภทงาน เนื่องจาก "tiling" ของเซลล์ประสาทแสดงผลง่ายสามารถดำเนินในระยะเวลาอย่างเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ภาพ [8]เมื่อเทียบกับอัลกอริทึมการจัดประเภทรูปอื่น ๆ เครือข่ายประสาท convolutional ใช้ค่อนข้างน้อยก่อนการประมวลผล ซึ่งหมายความ ว่า เครือข่ายมีหน้าที่ในการกรองที่ในอัลกอริทึมแบบมือได้วางแผนการเรียนรู้ ขาดพึ่งความรู้ก่อนและการดำรงอยู่ของความยากในการออกแบบวิศวกรรมมือคุณลักษณะเป็นประโยชน์หลักสำหรับ CNNs

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หน่วงเวลาบางเครือข่ายประสาทยังใช้สถาปัตยกรรมที่คล้ายกันมากกับเครือข่ายประสาทสับสนโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการรับรู้ภาพและ / หรืองานจำแนกตั้งแต่ "ปูกระเบื้อง" ของเอาท์พุทเซลล์ประสาทสามารถจะดำเนินการในขั้นตอนเวลาที่กำหนดในลักษณะที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ ของภาพ. [8]
เมื่อเทียบกับขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ภาพอื่น ๆ เครือข่ายประสาท convolutional ใช้การประมวลผลก่อนค่อนข้างน้อย ซึ่งหมายความว่าเครือข่ายจะเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับการเรียนรู้ตัวกรองที่ในขั้นตอนวิธีแบบดั้งเดิมที่ได้รับการออกแบบด้วยมือ การขาดการพึ่งพาความรู้ก่อนและการดำรงอยู่ของยากที่จะออกแบบคุณสมบัติมือวิศวกรรมเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับ CNNs

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เวลาล่าช้าเครือข่ายประสาทยังใช้สถาปัตยกรรมคล้ายกับโครงข่ายขด , โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานการรับรู้ภาพและ / หรือการจัดหมวดหมู่ ตั้งแต่ " ปู " ของ เซลล์ประสาท ซึ่งสามารถจะดำเนินการในขั้นตอนการตั้งเวลาในลักษณะที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ภาพ [ 8 ]
เมื่อเทียบกับขั้นตอนวิธีการจำแนกภาพอื่น ๆโครงข่ายประสาทเทียมขดใช้ค่อนข้างน้อยการประมวลผล . ซึ่งหมายความว่าเครือข่ายรับผิดชอบการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีแบบดั้งเดิมมีกรองในมือวิศวกรรม . ขาดการพึ่งพาความรู้และการดำรงอยู่ของยากที่จะออกแบบมือออกแบบคุณลักษณะเป็นประโยชน์หลักสำหรับ cnns .