Índice:
- Definição - O que significa Rede Neural Deconvolucional (DNN)?
- Techopedia explica Rede Neural Deconvolucional (DNN)
Definição - O que significa Rede Neural Deconvolucional (DNN)?
Uma rede neural deconvolucional é uma rede neural que executa um modelo de convolução inversa. Alguns especialistas se referem ao trabalho de uma rede neural deconvolucional como a construção de camadas a partir de uma imagem em uma direção ascendente, enquanto outros descrevem modelos deconvolucionais como "engenharia reversa" os parâmetros de entrada de um modelo de rede neural convolucional.
As redes neurais deconvolucionais também são conhecidas como redes desconvolucionais, deconvs ou redes neurais convolucionais transpostas.
Techopedia explica Rede Neural Deconvolucional (DNN)
As redes neurais desconvolucionais podem ser descritas de várias maneiras diferentes. Muitas dessas ferramentas usam os mesmos tipos de filtros que as redes neurais convolucionais, mas os usam de maneira diferente. Os profissionais utilizam idéias como retropropagação e filtragem reversa, juntamente com técnicas como passear e estofar para criar modelos convolucionais transpostos.
Em um sentido muito simplista, pode-se dizer que os profissionais podem "administrar uma CNN ao contrário", mas a mecânica real das redes neurais desconvolucionais é muito mais sofisticada do que isso. Outra parte das redes neurais convolucionais e desconvolucionais envolve a criação de uma hierarquia - por exemplo, um modelo de rede inicial pode fazer o aprendizado primário e outro modelo pode segmentar visualmente a imagem de destino. Geralmente, o DNN envolve mapear matrizes de valores de pixel e executar um "seletor de recursos" ou outra ferramenta sobre uma imagem. Tudo isso serve ao propósito de treinar programas de aprendizado de máquina, principalmente em processamento de imagem e visão computacional.
