Ի՞նչ է սեղմման գործողությունը: Ի՞նչ հատկություններ ունի այն: Ինչպե՞ս կարող է այն ներկայացվել մաթրիցի բազմապատկման (im2col) տեսքով։
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Կոնվոլյուցիայի օպերացիան հիմնական օպերացիա է կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերում (CNN), որը օգտագործվում է նշանների առանձնահատկությունները հանելու համար մուտքային տվյալներից (օրինակ՝ պատկերներից): Այն բաղկացած է սահուն կիրառելու ֆիլտր (կոնվոլյուցիայի միջուկ) մուտքային ազդանշանին և հետո՝ ֆիլտրի տարրերի և համապատասխան մուտքային տարրերի արտադրյալների գումարումից:
Կոնվոլյուցիայի հիմնական հատկությունները՝
- Տեղականություն՝ ֆիլտրը ընդգրկում է մուտքային տվյալների տեղական հատվածը:
- Պարամետրիկ արդյունավետություն՝ նույն ֆիլտրն կիրառվում է ամբողջ մուտքի վրա:
- Անվարանություն տեղաշարժերի նկատմամբ՝ կոնվոլյուցիան հայտնաբերում է նշանները անկախ նրանց դիրքից:
Կոնվոլյուցիան ներկայացվում է մատրիցային բազմապատկմամբ (im2col):
im2col մեթոդը փոխում է մուտքային պատկերն մատրից, որտեղ յուրաքանչյուր սյունակ համապատասխանում է տեղական հատվածին (վինդո), որը բացվում է վեկտոր, որի վրա կիրառվում է ֆիլտրը: Ֆիլտրը բացվում է որպես տողային վեկտոր: Այնուհետև, կոնվոլյուցիան սահմանափակվում է im2col մատրիցի և ֆիլտրի վեկտորի բազմապատկմամբ, ինչը թույլ է տալիս արդյունավետ օգտագործել օպտիմիզացված մատրիցային բազմապատկման օպերացիաները:
Օրինակ՝
- Մուտքային պատկեր 4x4
- Ֆիլտր 3x3
im2col կստեղծի 9x4 չափի մատրից, որտեղ յուրաքանչյուր սյունակ՝ 3x3 պատուհանի բացում վեկտորում, իսկ ֆիլտրը կլինի 9 երկարության վեկտոր: Բազմապատկման արդյունքը կլինի 4 երկարության վեկտոր, որը կարելի է վերափոխել կրկին նշանների քարտեզ 2x2:
Այսպիսով, դա արագացնում է հաշվարկները և պարզեցնում է կոնվոլյուցիաների իրականացմանը GPU և CPU-ներում։