Deep Convolutional Neural Networks (CNNs)

=== Scroll down & Wait & Click on CONTINUE x/x for Mega link ===

=== Cuộn xuống & Chờ & Click vào CONTINUE x/x để lấy link ===

All Mega Links

 Deep C0nv01uti0n@1 Neur@1 Netw0rks (CNNs) 1à một 10ại mạng nơ-r0n nhân tạ0, được thiết kế đặc biệt để xử 1ý và phân tích dữ 1iệu hình ảnh. Đây 1à một tr0ng những 10ại mạng nơ-r0n phổ biến nhất và hiệu quả nhất tr0ng 1ĩnh vực thị giác máy tính và xử 1ý ảnh. Dưới đây 1à một số chi tiết về CNNs:

1. Cấu trúc của CNNs:

- C0nv01uti0na1 1ayers (Các 1ớp tích chập): 1à phần chính của CNNs, 1ớp tích chập giúp mô hình học được các đặc trưng cục bộ của ảnh thông qua việc áp dụng các bộ 1ọc (kerne1s) trên các vùng nhỏ của ảnh.

- P001ing 1ayers (Các 1ớp gộp): 1ớp gộp được sử dụng để giảm kích thước không gian của đầu ra từ 1ớp tích chập bằng cách chọn giá trị đại diện từ các vùng nhỏ của ảnh. Điều này giúp giảm độ phức tạp của mô hình và 1àm giảm 1ượng tính t0án cần thiết.

- Fu11y C0nnected 1ayers (Các 1ớp kết nối đầy đủ): Sau khi thông tin đã được rút trích và giảm chiều dữ 1iệu thông qua các 1ớp tích chập và gộp, các 1ớp kết nối đầy đủ được sử dụng để phân 10ại ảnh bằng cách sử dụng các phản hồi từ các đặc trưng đã được học.

2. Quá trình h0ạt động của CNNs:

- CNNs h0ạt động bằng cách truyền dữ 1iệu qua các 1ớp 1iên tiếp, tr0ng đó mỗi 1ớp áp dụng một phép biến đổi đặc biệt 1ên dữ 1iệu đầu và0.

- Đầu và0 của CNNs thường 1à một hình ảnh h0ặc một tens0r có kích thước tương ứng với chiều rộng, chiều ca0 và số kênh của ảnh. Dữ 1iệu này sau đó được truyền qua các 1ớp tích chập, 1ớp gộp, và cuối cùng 1à các 1ớp kết nối đầy đủ để đưa ra dự đ0án.

3. Ứng dụng của CNNs:

- CNNs được sử dụng rộng rãi tr0ng nhiều 1ĩnh vực như nhận dạng ảnh, phân 10ại ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, xử 1ý ảnh y học, xe tự 1ái và nhiều ứng dụng khác.

- Tr0ng nhận dạng và phân tích ảnh, CNNs thường đạt được kết quả vượt trội s0 với các phương pháp truyền thống. Điều này 1à d0 khả năng học các đặc trưng phức tạp và phân biệt các biến thể của ảnh một cách hiệu quả.

=======================

=======================

All Mega Links