Redes convolucionales y su importancia
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Kernel en redes neuronales
8/25Recursos
Aportes 7
Preguntas 1
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El kernel es una matriz que se desliza desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha, paso por paso, hasta terminar toda la imagen, haciendo una operación matemática llamada convolución.
Para el ejercicio propuesto
- Bordes horizontales.
- matriz del kernel totalmente en ceros.
- kernel de Emboss mediante la pagina interactiva.
Gran explicación todo perfectamente claro y preciso 😄
Vaya, como siempre bien explicado.
¡Todo va quedando más claro!
jajajaja me confundi creyendo que las operaciones de la tercera columna incluian la ‘x’ y ha sido multiplicacion jajajajajjaaja
Kernel en redes neuronales
Redes neuronales tienen una componente principal conocida como filtros, también llamados kernel.
Las maquinas usualmente entienden las imágenes como pixeles, números contenidos en un sistema matricial en su ancho y su largo.
El ** Kernel** es simplemente una matriz. Este funciona de la siguiente manera:
Se va movilizando desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha, paso por paso hasta completa toda la imagen haciendo una pequeña operación matemática llamada “** convolución**”
La ** convolución**: muy parecida al procedimiento del producto punto, esta se ubica la parte superior izquierda de la imagen y se va moviendo paso a paso ejecutando una operación matemática de multiplicación para empezar a obtener datos y patrones por cada fila y columna que compone la imagen.
El resultado de esta compondrá una nueva imagen con ciertas características, como por ejemplo: “los bordes verticales”. El objetivo de la convolución es empezar a obtener datos y patrones
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