İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda “CNN və arxitekturaları” mövzusuna həsr edilmiş elmi seminar keçirilib.
Məruzəni təqdim edən institutun əməkdaşı Leyla Məmmədova CNN kimi tanınan konvolyusiya neyron şəbəkələrinin üç təbəqədən ibarət olan xüsusi bir neyron şəbəkə növü olduğunu diqqətə çatdırıb. Tədqiqatçı bildirib ki, CNN neyron şəbəkəsi bir görüntüdən məlumat çıxarmağa kömək edən çox sayda gizli təbəqələrə malikdir. O, CNN-in peyk şəkillərini müəyyən etmək, tibbi təsvirləri emal etmək və anomaliyaları aşkarlamaq üçün geniş istifadə olunduğunu vurğulayıb.
L.Məmmədova konvolyusiya neyron şəbəkələrinin bəzi arxitekturaları haqqında məlumat verib, hər bir arxitekturanın neyron şəbəkələrinin inkişafı baxımından unikal problemləri həll etdiyini diqqətə çatdırıb.
Məruzəçinin sözlərinə görə, ən erkən konvolyusiya neyron şəbəkələrindən biri olan, 1980-ci illərin sonlarında əl ilə yazılmış rəqəmləri tanımaq üçün hazırlanmış LeNet CNN-lərin nisbətən az hesablamalarla yüksək dəqiqlik əldə edə biləcəyini sübut etmişdir.
O, konvolyusiya neyron şəbəkələrindən olan AlexNet-in arxitekturası haqqında məlumat verərək bildirib ki, səkkiz qatdan ibarət olan bu arxitektura dərin neyron şəbəkələrin daha sürətli təlimini təmin etmişdir.
Tədqiqatçı ResNet şəbəkəsinin 2015-ci ildə Microsoft Araşdırma Mərkəzi tərəfindən təqdim edildiyini qeyd edib. Məruzəçinin sözlərinə görə, bu şəbəkə keçid əlaqələri təqdim etməklə öyrənmə səmərəliliyinin artırılmasına və təkmilləşmiş görüntü analizi əldə olunmasına imkan verib.
Sonda məruzə ətrafında fikir mübadiləsi aparılıb, suallar cavablandırılıb.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
