convolutional neural networks - الشبكات العصبية الملتفة
تعد الشبكات العصبية الملتفة مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، وهي في قلب خوارزميات التعلم العميق. وهي تتألف من طبقات عقدة ، تحتوي على طبقة إدخال ، وطبقة مخفية واحدة أو أكثر ، وطبقة مخرجات
تعد الشبكات العصبية الملتفة مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، وهي في قلب خوارزميات التعلم العميق. وهي تتألف من طبقات عقدة ، تحتوي على طبقة إدخال ، وطبقة مخفية واحدة أو أكثر ، وطبقة مخرجات
كل عقدة تتصل بأخرى ولها وزن ومحدد مرتبطة. إذا كان ناتج أي عقدة فردية أعلى من قيمة المحدد المحددة ، يتم تنشيط تلك العقدة ، وإرسال البيانات إلى الطبقة التالية من الشبكة. وإلا فلن يتم تمرير أي بيانات إلى الطبقة التالية من الشبكة.
تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (ConvNets أو CNN) غالبًا لمهام التصنيف ورؤية الكمبيوتر. قبل شبكات CNN ، تم استخدام طرق استخراج الميزات اليدوية والمستهلكة للوقت لتحديد الكائنات في الصور. توفر الشبكات العصبية التلافيفية الآن نهجًا أكثر قابلية للتوسع
لتصنيف الصور ومهام التعرف على الكائنات ، والاستفادة من مبادئ الجبر الخطي ، وتحديداً مضاعفة المصفوفة ، لتحديد الأنماط داخل الصورة. ومع ذلك ، يمكن أن تكون متطلبة من الناحية الحسابية ، وتتطلب وحدات معالجة رسومية (GPUs) لتدريب النماذج.
جاري تحميل الاقتراحات...