Сверточные сети:
Выберите один или несколько ответов:
• а. Учитывают близость объектов на изображении
• b. Разработаны специально для работы с изображениями
• с. Имеют больше нейронов чем полносвязные сети

Другие предметы Колледж Сверточные нейронные сети анализ данных колледж сверточные сети машинное обучение нейронные сети работа с изображениями близость объектов Новый

Сверточные нейронные сети (CNN) имеют несколько ключевых особенностей, которые отличают их от других типов нейронных сетей, таких как полносвязные сети. Давайте рассмотрим предложенные варианты ответов.

• а. Учитывают близость объектов на изображении - Это утверждение верно. Сверточные сети используют операции свертки, которые позволяют им захватывать пространственные зависимости между пикселями изображения. Это значит, что они могут учитывать, как близко расположены объекты друг к другу, что является важным для распознавания изображений.
• b. Разработаны специально для работы с изображениями - Это утверждение также верно. Сверточные сети были разработаны с целью эффективной обработки изображений и других данных с сетевой структурой. Они применяются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация.
• с. Имеют больше нейронов чем полносвязные сети - Это утверждение не всегда верно. Количество нейронов в сверточной сети зависит от её архитектуры и может быть как больше, так и меньше, чем в полносвязной сети. Полносвязные сети часто имеют большее количество параметров, так как каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя. В сверточных сетях количество параметров может быть меньше из-за использования сверток и разделяемых весов.

Таким образом, правильные ответы на ваш вопрос: а и b.