Konvolüsyonel sinir ağlarında filtreler nasıl alınır/tanımlanır?

Question

Derin bir oto kodlayıcı nasıl uygulanır (eNasıl convulutional neural filtrelerinden (CNN) filtreler nasıl alınır? Benim fikrim şunun gibi: Giriş görüntülerinin rasgele görüntülerini (28x28) yapın ve rastgele yamalar yapın (8x8). Daha sonra autoencoders kullanın Yamaların ortak özelliklerini öğrenmek için (özellikler = gizli birimler; yaklaşık 100, örneğin) Daha sonra giriş görüntülerine özellikler filtreleri uygular ve konvolüsyon yaparlar.O doğru muyum?

örneğin, 8 gibi filtreler kullanarak, ancak benim durumumda 100..g. 2 veya 3 katmam var mı? Herhangi bir fikir veya kaynak?

Answer 1

Sen öğretici takip edebilirsiniz: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial

Bu, hem otomatik kodlayıcı ilgili ders almak ve CNN ile ilgili bazı basit şeyler (konvolüsyon ve havuzu) gibidir. Bu öğreticiyi tamamladığınızda, otomatik kodlayıcı uygulamasının hem otomatik kodlayıcı uygulamasına hem de yığılmış otomatik kodlayıcınıza sahip olacaksınız demektir.

Bu eğitimde tam Ne istediğine sahip olacaktır:

• 28x28 MNIST görüntüleri

• 8x8 yamaları alma ve bu 8x8 bu resimleri evriştirerek otomatik kodlayıcı

• kullanarak filtreleri öğrenme filtreler

• onları biriktirme

• havuzlanmış vektörleri/görüntüleri kullanarak ve 10 farklı MNIST veritabanı sınıfını öğrenmek için bunları bir yumuşak-maksimum sınıflandırıcıya koyarak.