{"conversations": [{"from": "human", "value": "Neural sareetako konboluzioek nola funtzionatzen duten eta nola lan egiten duten ulertzen dut Sobel iragazkiak, baina ez dakit nola/ nola itzultzen den konboluzioetara ideia. Algebra lineal bat ezagutzen dut eta baita ere erabat konektaturiko geruzak eta aktibazio-funtzioak ulertzen ditut, hori azalpenarentzat beharrezkoa bada."}, {"from": "gpt", "value": "Konboluzio-matrizeak (CNN) irudiak prozesatzeko erabiltzen den sare mota bat dira, objektu-ezagutzea eta sailkapena esate baterako. KNNek konboluzio-geruzak erabiltzen dituzte sarrera-irudiei aplikatzen zaizkien elementuak aplikatzeko. CNNNNC-ek erabilitako iragazki mota arrunt bat Sobel da, eta irudi baten ertzak detektatzeko erabiltzen da. Sobel iragazkiak bi iragazki bereizi ditu, bata ertz horizontalak detektatzeko. Iragazki horiek irudietan higitzeko pisu txikiak dira, pixel bakoitzarekin berdintzen dutenak, eta gero bi mapa bereizteko. Honela, CN kopiako elementu bat sortzen dute, adibidez, adibidez, sarrerako geruza bakoitzarentzako. KN kopia gisa erabiltzen da, eta kanal bereiziak, baina ez dira exekutatzen ari, adibidez, adibidez, hainbat irudi-mapa, hainbat elementu lortzeko. KN motakoak, eta kanal adierazten dituzte, adibidez, baina ez dute osagai horiek. JPEG eta kanalek. Baina, aldi berean, MNCNC-ren gaineko iragazkiek, adibidezko elementuek, beraientzat hartzen dituzte hainbat elementu horiek. Bainan, hainbat elementu horiek. Baina, hainbat elementuek, hainbat elementu horiek, hainbat elementu horiek, hainbat elementu horiek eta hainbat betetzen dituzte. JPEG eta hainbat elementuri, hainbat elementuri, hainbat elementuri eskerra iristen dira. Baina, hainbat elementuri eskerra iristen dira. Baina, hainbat elementu horiek. JPEGren arabera. JPEG eta MNCN. Baina, hainbat elementu horiek ez dira, berek ez dira. Baina, adibidez, eta TPNCNCNCN-formatuko iragazkiari egindako iragazkiari egindakoak. JPEG-maskaran, hainbat elementu-zerrenda gisa erabiltzen dira, hainbat propietate-joko-joko-joko-joko-joko-maskaran, hainbat elementu-zerrenda gisa erabiltzen dira, eta hainbat elementuri buruzkoak."}, {"from": "human", "value": "Eskerrik asko azalpenagatik. Ulertzen dut CNNek ikas ditzaketen iragazkiak, baina nola zehazten ditu ikasketa prozesuak iragazkien balio optimoak? Eta edozein modutan kontrola dezakegu iragazki ikasien konplexutasuna, adibidez, parametro hezigarrien kopurua mugatuz?"}, {"from": "gpt", "value": "CNN bateko iragazki-balio optimoak zehazteko ikasketa-prozesua klik egiten da \"backprogation\" izeneko prozesu baten bidez, zeina optimizazio-algoritmo batekin batera erabiltzen baita, adibidez, gradiente kosmikoaren beherapena (SGD) edo Adam. Ikasketak kalte-funtzioa ikonotzeko helburua du, eta sarearen iragarpenak eta sarrerako datuen benetako etiketak neurtzen ditu. Trebakuntzan, sareari sarrera-irudi bat eta haien etiketak ematen dizkio. Irudiak sare bakoitzeko iragarpen bat sortzen dira, adibidez, iragarpen-kutsu eta benetako etiketen arteko diferentzia kalkulatzen du. Gradienteak adierazteko erabiltzen da, koloreen arabera, iragazkiaren pisuaren arabera har dezake. Honela, adibidez, bideo- iragazki horiek kodearen muga bat baino gehiago zehaz daitezke. Honela, adibidez, adibidez, adibidez, adibidez, adibidez, bideo-kodekaren muga bat baino gehiago zehaz daitezke."}]}