Клеточные нейронные сети - это парадигма параллельных вычислений, аналогичная нейронным сетям, с той разницей, что связь возможна только между соседними устройствами.
В информатике и машинном обучении клеточные нейронные сети - это парадигма параллельных вычислений, аналогичная нейронным сетям, с той разницей, что связь возможна только между соседними устройствами. Типичные области применения включают обработку изображений, анализ 3D-поверхностей, решение дифференциальных уравнений в частных производных, сведение невизуальных задач к геометрическим картам, моделирование биологического зрения и других сенсомоторных органов. Клеточная нейронная сеть. В информатике и машинном обучении клеточные нейронные сети (CNN) (или клеточные нелинейные сети (CNN)) - это парадигма параллельных вычислений, аналогичная нейронным сетям, с той разницей, что связь разрешена только между соседними устройствами. МОЯ АРХИТЕКТУРА CONVNET. 1 1 слой Conv. 2 1 слой объединения (размер пула равен 4 * 4) 3 2 полностью подключенных слоя (каждый содержит по 200 скрытых нейронов) 4 1 Слой регрессии Softmax. 5 С использованием 8 сверточных ядер (размер 13 * 13) Сверточная нейронная сеть (CNN) состоит из одного или нескольких сверточных слоев, объединяющих слои в пул, за которыми следует один или несколько полностью связанных слоев, как в стандартной нейронной сети. Лучшее место для литературы история начинается с Известия международный семинар на клеточно-нейронных сетей и их применение. Материалы доступны онлайн, через приложение безопасности IEEE, для конференций, проводимых в 1990, 1992, 1994, 1996, 1998, 2000, 2002, 2005 2006 год. Что такое CNN? Нейронная сеть - это система взаимосвязанных искусственных “нейронов”, которые обмениваются сообщениями друг с другом. Связи имеют числовые значения, которые настраиваются в процессе обучения, так что должным образом обученная сеть будет правильно реагировать, когда ей будет представлено изображение или шаблон для распознавания. То У. Йен и К. Ву, "Разработка структуры клеточной нейронной сети (CNN) на основе нейрон-биполярного переходного транзистора (vBJT) с многослойным шаблоном", Международный семинар по клеточным нейронным сетям и их приложениям, 2000. ЧТО ТАКОЕ CNN. Сверточная нейронная сеть (CNN) состоит из одного или нескольких сверточных слоев, объединяющих слои в пул, за которыми следуют один или несколько полностью связанных слоев, как в стандартной нейронной сети. Архитектура CNN разработана таким образом, чтобы использовать преимущества двухмерной структуры входного изображения (или другого двухмерного входного сигнала, такого как речевой сигнал). Это достигается с помощью локальных соединений и привязанных весов, за которыми следует некоторая форма объединения, что приводит к инвариантным к трансляции характеристикам. Заметки о сверточных нейронных сетях Опубликовано в: Алгоритм, Машинное обучение, OpenCV С тегами: CNN, Глубокое обучение, Machine Learning, OpenCV, Pooling Обратная связь: Глубокое обучение, глубокая сеть () CNN - это частный случай нейронной сети, описанной выше. CNN состоит из одного или нескольких сверточных слоев, часто со слоем подвыборки, за которыми следуют один или несколько полностью связанных слоев, как в стандартной нейронной сети. www.cadence.com 2 Использование сверточных нейронных сетей для распознавания изображений Разработка CNN основана на открытии визуального механизма - зрительной коры головного мозга. Визуальный
https://en.wikipedia.org/wiki/Cellular_neural_network https://en.wikipedia.org/wiki/Cellular_neural_network http://eric-yuan.me/cnn/ http://eric-yuan.me/cnn/ https://en.wikipedia.org/wiki/Cellular_neural_network https://ip.cadence.com/uploads/901/TIP_WP_cnn_FINAL-pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Cellular_neural_network http://eric-yuan.me/cnn/ http://eric-yuan.me/cnn/ https://ip.cadence.com/uploads/901/TIP_WP_cnn_FINAL-pdf
что такое нейронная сеть cnn