컨볼루션 신경망은 어떻게 이미지를 생성합니까?
이를 위해서는 GAN과 같은 생성 모델을 사용해야 합니다. GAN을 채택하는 기본 원리는 실제로 매우 간단합니다.여기에서는 설명을 위해 그림 생성을 예로 들어 보겠습니다. G(Generator)와 D(Discriminator)라는 두 개의 네트워크가 있다고 가정합니다.
이름에서 알 수 있듯이 그 기능은 다음과 같습니다: G는 이미지를 생성하는 네트워크로, 무작위 노이즈 z를 수신하고 이 노이즈를 통해 G(z)로 표시되는 이미지를 생성합니다. D는 사진이 "실제"인지 판단하는 판별 네트워크입니다.
입력 매개변수는 x이고, x는 사진을 나타내고, 출력 D(x)는 x가 실제 사진일 확률을 나타내며, 1이면 100%가 실제 사진이고, 출력은 0이라는 뜻이다. 그것은 진짜일 수 없습니다.
훈련 과정에서 생성 네트워크 G의 목표는 판별 네트워크 D를 속이기 위해 실제 그림을 생성하는 것입니다. D의 목표는 G가 생성한 사진과 실제 사진을 구별하는 것입니다. 이러한 방식으로 G와 D는 역동적인 "게임 프로세스"를 구성합니다. 이미지에 대한 설명을 입력하려면 클릭하세요.
Google 인공지능 글쓰기 프로젝트: 신경망 유사 원본
인공 신경망을 통해 이미지 인식을 구현하는 방법
인공신경망(ANN) 시스템은 1940년대 후반에 탄생하여 반세기가 조금 넘었지만 정보의 분산 저장, 병렬 처리, 자기 학습 능력 등의 장점으로 인해 정보기술 분야에서 널리 활용되어 왔습니다. 좋은 카피라이팅은 .
특히, Error Back Propagation 알고리즘을 기반으로 하는 Multi-Layer Feedforward Network(BP 네트워크라고도 함)는 모든 연속 함수를 어떤 정확도로 근사화할 수 있으므로 비선형 모델링, 함수 근사, 패턴 분류 등에 널리 사용됩니다.
대상 인식은 패턴 인식 분야의 전통적인 주제로, 이는 대상 인식이 고립된 문제가 아니라 패턴 인식 분야의 대부분의 주제에서 직면하는 기본 문제이기 때문입니다. 따라서 표적 인식에 대한 연구는 여전히 이론적, 실무적 중요성을 갖고 있습니다.
여기서 논의하는 것은 식별 대상 물체를 이미징 헤드(적외선 또는 가시광선 등)가 받아들인 후 형성된 이미지 신호 시퀀스를 컴퓨터로 보내고, 신경망을 이용하여 이미지를 식별하는 문제이다. .
1. BP 신경망 BP 네트워크는 Widrow-Hoff 학습 알고리즘과 비선형 미분 전달 함수를 사용하는 다층 네트워크입니다. 일반적인 BP 네트워크는 Widrow-Hoff 알고리즘으로 지정된 경사하강법 알고리즘을 사용합니다.
역전파는 비선형 다층 네트워크에 대한 기울기를 계산하는 방법을 나타냅니다. 일반적인 BP 네트워크 구조가 그림에 나와 있습니다. 아래 그림과 같이 벡터 다이어그램으로 표현합니다.
그 중 k번째 패턴 쌍의 경우, 출력 레이어 유닛의 j의 가중치 입력은 유닛의 실제 출력이고, 은닉 레이어 유닛 i의 가중치 입력은 유닛의 실제 출력이며, 함수 f는 다음과 같습니다. 미분 감소 함수 및 해당 알고리즘 설명은 다음과 같습니다. (1) 네트워크 초기 가중치 행렬 설정, 학습 요인 등과 같은 네트워크 및 학습 매개변수를 초기화합니다.
(2) 훈련 모드를 제공하고 학습 요구 사항이 충족될 때까지 네트워크를 훈련합니다. (3) 순전파 과정: 주어진 학습 모드 입력에 대해 네트워크의 출력 모드를 계산하여 예상 모드와 비교하고, 오류가 있으면 (4)를 실행하고, 오류가 있으면 &#를 반환합니다.