Können Sie mir einen Überblick geben, wie die Convolutions in Neural Networks funktionieren? Ich weiß über Sobel-Filter Bescheid und verstehe, wie sie funktionieren, aber ich weiß nicht, wie/ob die Idee in Convolutions übersetzt wird. Ich kenne ein bisschen Linear Algebra und verstehe auch voll verbundene Schichten und Aktivierungsfunktionen, wenn das für die Erklärung relevant ist.
Die Convolutional-Neural-Netzwerke (CNNs) verwenden eine bestimmte Art von Schicht, die als konvolutionale Schicht bezeichnet wird, die die Eingabedaten durchführt. Eine Convolution ist eine mathematische Operation, die zwei Funktionen kombiniert, um eine dritte Funktion zu erzeugen, die ausdrückt, wie eine der ursprünglichen Funktionen die andere verändert. Im Fall von CNNs, wendet die Convolutional-Schicht eine Reihe von Filtern auf die Eingabedaten, die die Filter mit der Eingabe, um eine Reihe von Output-Feature-Maps zu extrahieren. Diese Filter sind kleine Matrizen von Gewichten, die während des Trainings gelernt werden. 2. Convolutional-Fenster: Die Filter schieben über die Eingabedaten in einem bestimmten Muster (auch als Kernel oder Gewichte) um spezifische Funktionen aus den Eingabedaten zu extrahieren. Diese Filter sind kleine Matrizen von Gewichten, die während des Trainings-Karten gelernt werden. 2. Convolutional-Fenster: Die Filter schieben Sie über die Eingabedaten in einem bestimmten Muster (typischerweise in einem Schiebefenster) zu lernen, um die dot-Produkt-Funktions-Funktions-Funktions-Funktions