কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে কাজ করে?
কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে কাজ করে?

ভিডিও: কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে কাজ করে?

ভিডিও: কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে কাজ করে?
ভিডিও: কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) কি? 2024, মে
Anonim

ক কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (ConvNet/CNN) হল একটি ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম যা একটি ইনপুট ইমেজ নিতে পারে, ইমেজের বিভিন্ন দিক/অবজেক্টের গুরুত্ব (শেখার যোগ্য ওজন এবং পক্ষপাত) গ্রহণ করতে পারে এবং একটিকে অন্যটির থেকে আলাদা করতে সক্ষম হয়।

এছাড়াও প্রশ্ন হল, কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কিসের জন্য ভালো?

এটি পুলিং ইন ব্যবহারের পিছনে ধারণা কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক . পুলিং স্তর পরামিতি সংখ্যা, মেমরিফুটপ্রিন্ট এবং গণনার পরিমাণ কমাতে, উপস্থাপনার স্থানিক আকার ক্রমান্বয়ে কমাতে কাজ করে। অন্তর্জাল , এবং তাই অতিরিক্ত ফিটিং নিয়ন্ত্রণ করতে।

এছাড়াও, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে ফিল্টার কি? ভিতরে আবর্তিত ( ফিল্টারিং এবং রূপান্তর দ্বারা এনকোডিং) নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) প্রতি অন্তর্জাল স্তর সনাক্তকরণ হিসাবে কাজ করে ছাঁকনি মূল ডেটাতে উপস্থিত নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বা নিদর্শনগুলির উপস্থিতির জন্য।

এছাড়াও জানুন, একটি সিএনএন কিভাবে শিখে?

কারন সিএনএন প্রসঙ্গে পিক্সেল দেখায়, এটা হয় সক্ষম শিখতে নিদর্শন এবং বস্তু এবং তাদের স্বীকৃতি দেয় এমনকি যদি তারা হয় চিত্রের বিভিন্ন অবস্থানে। শিখতে তাই ফিল্টার বা কার্নেল (কখনও কখনও ফিল্টারকার্নেলও বলা হয়)।

কনভল্যুশন লেয়ারের উদ্দেশ্য কী?

প্রাথমিক আবর্তনের উদ্দেশ্য aConvNet এর ক্ষেত্রে ইনপুট ইমেজ থেকে বৈশিষ্ট্য বের করতে হয়। কনভল্যুশন ইনপুট ডেটার ছোট বর্গক্ষেত্র ব্যবহার করে ইমেজ বৈশিষ্ট্য শেখার মাধ্যমে পিক্সেলের মধ্যে স্থানিক সম্পর্ক রক্ষা করে।

প্রস্তাবিত: