Question: MLPとCNNの両方をMLPαよりも優れているのはなぜ画像分類に使用することができるが、MLPは入力としてベクトルを取り、入力としてTensorを撮影するので、CNNは画像のピクセル間の空間的関係(画像の近くの画素間の関係)を理解することができる。したがって、複雑な画像のためには、CNNがMLPよりも優れています。

MLPとCNNΔ

なぜアンはなぜアンではないのですか?

完全に接続されたレイヤーはCNN?

完全接続された層では、単純に順方向ニューラルネットワークを供給します。完全に接続されたレイヤーは、ネットワーク内の最後の数レイヤーを形成します。完全に接続された層への入力は、平坦化されてから完全に接続された層に供給される最終的なプールまたは畳み込み層からの出力である。

はAnn?

Annよりも優れているのはより強力ではないと考えられています。 CNN、RNN。 CNNはAnnよりも強力であると考えられています。 RNNには、CNNと比較した場合の特徴互換性が少なくなります。

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