Bài viết Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) thuộc chủ đề về Câu Hỏi Quanh Ta đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng https://truonggiathien.com.vn/ tìm hiểu Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) trong bài viết hôm nay nha !
Các bạn đang xem nội dung : “Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution)”

1. Giới thiệu Trong mạng neural, mô hình mạng neural tích chập (CNN) là 1 trong những mô hình để nhận dạng và phân loại hình ảnh. Trong đó, xác định đối tượng và nhận dạng khuôn mặt là 1 trong số những lĩnh vực mà CNN được dùng rộng rãi. CNN phân loại hình ảnh bằng cách lấy 1 hình ảnh đầu vào, xử lý và phân loại nó theo các hạng mục nhất định (Ví dụ: Chó, Mèo, Hổ, …). Máy tính coi hình ảnh đầu vào là 1 mảng pixel và nó phụ thuộc vào độ phân giải của hình ảnh. Dựa trên độ phân giải hình ảnh, máy tính sẽ thấy H x W x D (H: Chiều cao, W: Chiều rộng, D: Độ dày). Ví dụ: Hình ảnh là mảng ma trận RGB 6x6x3 (3 ở đây là tổng giá trị RGB).

*

Về kỹ thuật, mô hình CNN để training và kiểm tra, mỗi hình ảnh đầu vào sẽ chuyển nó qua 1 loạt các lớp tích chập với các bộ lọc (Kernals), tổng hợp lại các lớp được kết nối đầy đủ (Full Connected) và áp dụng hàm Softmax để phân loại đối tượng có tổng giá trị xác suất giữa 0 và 1. Hình dưới đây là toàn bộ luồng CNN để xử lý hình ảnh đầu vào và phân loại các đối tượng dựa trên tổng giá trị.

*

2. Lớp tích chập – Convolution Layer

Bài Nổi Bật  Phó Giám đốc buôn bán Tiếng Anh Là Gì, Chức Danh Trong Công Ty Bằng Tiếng Anh

Tích chập là lớp đầu tiên để trích xuất các tính năng từ hình ảnh đầu vào. Tích chập duy trì mối quan hệ giữa các pixel bằng cách tìm hiểu các tính năng hình ảnh bằng cách dùng các ô vương nhỏ của dữ liệu đầu vào. Nó là 1 phép toán có 2 đầu vào như ma trận hình ảnh và 1 bộ lọc hoặc hạt nhân.

*

Xem xét 1 ma trận 5 x 5 có tổng giá trị pixel là 0 và 1. Ma trận bộ lọc 3 x 3 như hình bên dưới.

*

Sau đó, lớp tích chập của ma trận hình ảnh 5 x 5 nhân với ma trận bộ lọc 3 x 3 gọi là “Feature Map” như hình bên dưới.

*

Sự kết hợp của 1 hình ảnh với các bộ lọc khác nhau khả năng thực hiện các vận hành như phát hiện cạnh, làm mờ và làm sắc nét bằng cách áp dụng các bộ lọc. Ví dụ dưới đây chỉ ra rằng rằng hình ảnh tích chập khác nhau sau khi áp dụng các Kernel khác nhau.

*

3. Bước nhảy – Stride Stride là số pixel thay đổi ngay trên ma trận đầu vào. Khi stride là 1 thì ta di chuyển các kernel 1 pixel. Khi stride là 2 thì ta di chuyển các kernel đi 2 pixel và tiếp tục như vậy.

Bạn đang xem: Tích chập là gì

Xem thêm: Opportunity Là Gì – Nghĩa Của Từ Opportunity

Xem thêm: Mall Là Gì – Nghĩa Của Từ Mall

Hình dưới là lớp tích chập vận hành với stride là 2.

*

4. Đường viền – Padding Đôi khi kernel không phù hợp với hình ảnh đầu vào. Ta có 2 lựa chọn: Chèn thêm các số 0 vào 4 đường biên của hình ảnh (padding). Cắt bớt hình ảnh tại những điểm không phù hợp với kernel. 5. Hàm phi tuyến – ReLU ReLU viết tắt của Rectified Linear Unit, là 1 hàm phi tuyến. Với đầu ra là: ƒ (x) = max (0, x). Tại sao ReLU lại quan trọng: ReLU giới thiệu tính phi tuyến trong ConvNet. Vì dữ liệu trong thế giới mà chúng ta tìm hiểu là các tổng giá trị tuyến tính không âm.

*

Có 1 số hà phi tuyến khác như tanh, sigmoid cũng khả năng được dùng thay cho ReLU. Hầu hết người ta thường dùng ReLU vì nó có hiệu suất tốt. 6. Lớp gộp – Pooling Layer Lớp pooling sẽ bớt số lượng tham số khi hình ảnh quá lớn. Không gian pooling còn được gọi là lấy mẫu con hoặc lấy mẫu xuống làm sụt giảm kích thước của mỗi map nhưng vẫn giữ lại thông tin quan trọng. Các pooling khả năng có rất nhiều loại khác nhau: Max Pooling Average Pooling Sum Pooling Max pooling lấy phần tử lớn nhất từ ma trận đối tượng, hoặc lấy tổng trung bình. Tổng tất cả các phần tử trong map gọi là sum pooling

*

7. Tóm tắt Đầu vào của lớp tích chập là hình ảnh Chọn đối số, áp dụng các bộ lọc với các bước nhảy, padding nếu cần. Thực hiện tích chập cho hình ảnh và áp dụng hàm kích hoạt ReLU cho ma trận hình ảnh. Thực hiện Pooling để giảm kích thước cho hình ảnh. Thêm nhiều lớp tích chập sao cho phù hợp Xây dựng đầu ra và dữ liệu đầu vào thành 1 lớp được kết nối đầy đủ (Full Connected) dùng hàm kích hoạt để tìm đối số phù hợp và phân loại hình ảnh.

Bài Nổi Bật  Nước Úc Tiếng Anh Là Gì

Nguồn: https://www.mathworks.com/discovery/convolutional-neural-network.html https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner”s-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ https://blog.datawow.io/interns-explain-cnn-8a669d053f8b

Chuyên mục: Hỏi Đáp

Các câu hỏi về Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution)


Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) hãy cho chúng mình biết nha, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình nâng cao hơn hơn trong các bài sau nha <3 Bài viết Tích Chập Là Gì - tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) ! được mình và team xem xét cũng như tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết Tích Chập Là Gì - tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) Cực hay ! Hay thì hãy ủng hộ team Like hoặc share. Nếu thấy bài viết Tích Chập Là Gì - tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) rât hay ! chưa hay, hoặc cần bổ sung. Bạn góp ý giúp mình nha!!

Các Hình Ảnh Về Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution)

Tích Chập Là Gì - Tìm Hiểu Về Tích Chập (Convolution)

Các từ khóa tìm kiếm cho bài viết #Tích #Chập #Là #Gì #Tìm #Hiểu #Về #Tích #Chập #Convolution

Tra cứu thêm thông tin về Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) tại WikiPedia

Bạn khả năng tham khảo thông tin về Tích Chập Là Gì – tìm hiểu thông tin về Tích Chập (Convolution) từ trang Wikipedia tiếng Việt.◄

Tham Gia Cộng Đồng Tại

💝 Nguồn Tin tại: https://truonggiathien.com.vn/

Bài Nổi Bật  Công Suất Tiếng Anh Là Gì, Công Suất điện Tiếng Anh Là Gì

💝 Xem Thêm Chủ Đề Liên Quan tại : https://truonggiathien.com.vn/hoi-dap/

Give a Comment