コース 中級  11361

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17663

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11380

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列データの因果関係の問題のために設計された特別な畳み込みニューラル ネットワークです。従来の畳み込みニューラル ネットワークと比較して、因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列の因果関係を保持するという独特の利点があり、時系列データの予測と分析に広く使用されています。因果畳み込みニューラル ネットワークの中心的なアイデアは、畳み込み演算に因果関係を導入することです。従来の畳み込みニューラルネットワークは、現時点の前後のデータを同時に認識できますが、時系列予測では情報漏洩の問題が発生する可能性があります。現時点での予測結果は、将来の時点のデータに影響を受けるからです。この問題を解決するのが因果畳み込みニューラル ネットワークであり、現時点と過去のデータのみを認識することができ、将来のデータを認識することはできません。

2024-01-24 コメント 0  900

コース紹介：ニューラル ネットワークでは、フィルターは通常、畳み込みニューラル ネットワークの畳み込みカーネルを指します。コンボリューション カーネルは、入力画像に対してコンボリューション演算を実行して画像内の特徴を抽出するために使用される小さな行列です。畳み込み演算はフィルタリング演算とみなすことができ、入力データに対して畳み込み演算を行うことにより、データ内の空間構造情報を捉えることができる。この操作は画像処理やコンピュータ ビジョンの分野で広く使用されており、エッジ検出、特徴抽出、ターゲット認識などのタスクに使用できます。コンボリューション カーネルのサイズと重みを調整することで、フィルターの特性を変更して、さまざまな特徴抽出のニーズに適応できます。畳み込みニューラル ネットワークでは、各畳み込み層に複数のフィルターが含まれており、各フィルターはさまざまな特徴の抽出を担当します。これらの特徴は、画像内のオブジェクト、テクスチャ、エッジなどを識別するために使用できます。

2024-01-23 コメント 0  993

コース紹介：畳み込みニューラル ネットワークは、画像のノイズ除去タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。学習したフィルターを利用してノイズを除去し、元の画像を復元します。この記事では、畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像ノイズ除去方法を詳しく紹介します。 1. 畳み込みニューラル ネットワークの概要 畳み込みニューラル ネットワークは、複数の畳み込み層、プーリング層、全結合層の組み合わせを使用して画像の特徴を学習および分類する深層学習アルゴリズムです。畳み込み層では、畳み込み演算を通じて画像の局所的な特徴が抽出され、それによって画像内の空間相関が捕捉されます。プーリング層は、特徴の次元を削減することで計算量を削減し、主要な特徴を保持します。完全に接続された層は、学習した特徴とラベルをマッピングして画像分類やその他のタスクを実装する役割を果たします。このネットワーク構造の設計により、畳み込みニューラル ネットワークは画像処理と認識に役立ちます。

2024-01-23 コメント 0  1312

コース紹介：畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、コンピューター ビジョン タスクで広く使用されている深層学習モデルです。完全に接続されたニューラル ネットワークと比較して、CNN はパラメーターが少なく、より強力な特徴抽出機能を備えており、画像分類、ターゲット検出、画像セグメンテーションなどのタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。以下では、基本的な CNN モデルの構築方法を紹介します。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、複数の畳み込み層、プーリング層、活性化関数、完全接続層を備えた深層学習モデルです。畳み込み層は CNN のコア コンポーネントであり、入力画像の特徴を抽出するために使用されます。プーリング層は、特徴マップのサイズを削減し、画像の主な特徴を維持できます。活性化関数は非線形変換を導入し、モデルを増加させます。

2024-01-24 コメント 0  521

コース紹介：完全畳み込みニューラル ネットワーク (FCN) では、基本的に各層に対してランダムな重みの初期化が行われます。注意すべき点が 2 つあります。完全畳み込みニューラル ネットワーク (FCN) は、バックプロパゲーション中に重みとして 0 を使用しません。これは、中間層の勾配 dL/dX を計算する際、重みを 0 に設定すると勾配が 0 になり、ネットワークの更新に失敗するためです。したがって、FCN は通常、勾配の効率的な計算と更新を保証するためにゼロ以外の重みを使用します。完全畳み込みニューラル ネットワーク (FCN) のすべての重みを初期化するために単一の定数を使用することを避けるために、いくつかのより複雑な方法を使用できます。一般的なアプローチは、重みをランダムな 10 進数値に初期化するランダム初期化を使用することです。このようにして、各ニューロンは異なる

2024-01-23 コメント 0  1082