Emergent X

তত্ত্বাবধান ছাড়াই convolutional নিউরাল নেটওয়ার্ক সঙ্গে একটি মিথস্ক্রিয় পরীক্ষা

এই অ্যাপ্লিকেশনটি ব্যবহারকারী ইন্টারেক্টিভ নিয়ে পরীক্ষা এবং একটি তত্ত্বাবধান ছাড়াই নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে একটি একক নিউরন (বৈশিষ্ট্য আবিষ্কারক) প্রশিক্ষণ ঠাহর করতে সক্ষম হবেন. ব্যবহারকারী ফটো তোলার মাধ্যমে অনলাইন "প্রশিক্ষণ ডাটা" প্রদান করে.

নির্দেশাবলী: ছবি নিতে এবং সবর কর - এমনকি ছোট নিউরাল নেটওয়ার্ক, নিবিড় হয়!

নেটওয়ার্কের প্রথম "প্রধান উপাদান" বা সবচেয়ে প্রায়ই 2 এক্স 2 বৈশিষ্ট্য প্যাটার্ন যে মাল্টিপল ইমেজ কমন ভাগ ঘটছে উপর দিকে এগোয়.

এই নেটওয়ার্ক কেবল স্থানীয় শেখার নিয়ম বাস্তবায়ন:

1. একটি নিউরন প্রতিযোগিতামূলক: যদি এটা ঘন ঘন আগুন নয়, এটা তার থ্রেশহোল্ড হ্রাস বৃহত্তর ভ্যারিয়েন্স সঙ্গে উদ্দীপনার সাড়া.

2. একটি নিউরন মিতব্যয়ী: যদি এটা ঘন ঘন বন্যা, এটা তার থ্রেশহোল্ড বাড়ায়

3. একটি স্নায়ুর দাবানল, এটা তার "ওজন" টিউন যখন একটি দিক যা অনুরূপ প্যাটার্ন ভবিষ্যতে এটা triggering সম্ভাবনা বৃদ্ধি হবে সরাতে.

উদাহরণ: যদি একটি পোস্ট সিন্যাপটিক নিউরন একটি উচ্চ প্রশস্ততা সংকেত সাড়া ছিল, কিন্তু এখন (থ্রেশহোল্ড হ্রাস কারণে) একটি কম প্রশস্ততা সংকেত সাড়া, তার ওজন কম প্রশস্ততা সংকেত দিকে অগ্রসর হবে.

নেটওয়ার্ক গঠন:

1. ইনপুট স্তর: 8 এক্স 8 এক্স 3 (3 রঙ চ্যানেল)

2. Convolutional স্তর: 2 × 2 × 3 (1 12 synapses সঙ্গে স্নায়ুর)

3. অ্যাক্টিভেশন ম্যাপ: 7 এক্স 7 এক্স 1

দ্রষ্টব্য: রঙ চ্যানেল একভাবে আলো নির্বিশেষে সাড়া preprocessed হয়.