Kernel di convoluzione: differenze tra le versioni
m (Michela ha spostato la pagina Kernel di convoluzione (DeepJ - musica) a Kernel di convoluzione tramite redirect) |
|||
| Riga 1: | Riga 1: | ||
Un '''kernel di convoluzione''' è un filtro matematico utilizzato per eseguire operazioni di convoluzione su un'immagine o un segnale. In contesti come l'elaborazione delle immagini, il kernel di convoluzione è una piccola matrice numerica che viene applicata all'immagine originale attraverso un processo di scorrimento e moltiplicazione. Questo processo produce una nuova immagine, chiamata mappa delle caratteristiche, che enfatizza determinati tratti dell'immagine originale, come i bordi o le texture. | Un '''kernel di convoluzione''' è un filtro matematico utilizzato per eseguire operazioni di convoluzione su un'immagine o un segnale. In contesti come l'elaborazione delle immagini, il kernel di convoluzione è una piccola matrice numerica che viene applicata all'immagine originale attraverso un processo di scorrimento e moltiplicazione. Questo processo produce una nuova immagine, chiamata mappa delle caratteristiche, che enfatizza determinati tratti dell'immagine originale, come i bordi o le texture. | ||
== | ==Nelle Reti Neurali Convoluzionali (CNN)== | ||
Il kernel di convoluzione viene utilizzato come strumento per estrarre automaticamente delle caratteristiche significative dai dati di input. I pesi del kernel di convoluzione vengono appresi durante il processo di addestramento della rete neurale, consentendo alla rete di adattarsi in modo ottimale ai dati di input specifici del problema che sta affrontando. | Il kernel di convoluzione viene utilizzato come strumento per estrarre automaticamente delle caratteristiche significative dai dati di input. I pesi del kernel di convoluzione vengono appresi durante il processo di addestramento della rete neurale, consentendo alla rete di adattarsi in modo ottimale ai dati di input specifici del problema che sta affrontando. | ||
Versione delle 13:43, 11 mar 2024
Un kernel di convoluzione è un filtro matematico utilizzato per eseguire operazioni di convoluzione su un'immagine o un segnale. In contesti come l'elaborazione delle immagini, il kernel di convoluzione è una piccola matrice numerica che viene applicata all'immagine originale attraverso un processo di scorrimento e moltiplicazione. Questo processo produce una nuova immagine, chiamata mappa delle caratteristiche, che enfatizza determinati tratti dell'immagine originale, come i bordi o le texture.
Nelle Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
Il kernel di convoluzione viene utilizzato come strumento per estrarre automaticamente delle caratteristiche significative dai dati di input. I pesi del kernel di convoluzione vengono appresi durante il processo di addestramento della rete neurale, consentendo alla rete di adattarsi in modo ottimale ai dati di input specifici del problema che sta affrontando.