Инструменты
Каталог TGAds
Мониторинг
Детальная статистика
Анализ аудитории
Бот аналитики
Полезная информация
Инструкция Telemetr
Документация к API
Чат Telemetr
Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «Onlinebme»
Onlinebme
258
11
25
16
206
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
ارائهدهندهی پکیجهای آموزشی پروژه محور:
برنامهنویسی متلب-پایتون
پردازش تصویر-سیگنالهای حیاتی
شناسایی الگو
یادگیری ماشین
شبکههای عصبی
واسط مغز-کامپیوتر
تماس👇
09360382687
@onlineBME_admin
www.onlinebme.com
ارائهدهندهی پکیجهای آموزشی پروژه محور:
برنامهنویسی متلب-پایتون
پردازش تصویر-سیگنالهای حیاتی
شناسایی الگو
یادگیری ماشین
شبکههای عصبی
واسط مغز-کامپیوتر
تماس👇
09360382687
@onlineBME_admin
www.onlinebme.com
Подписчики
Всего
4 759
Сегодня
-2
Просмотров на пост
Всего
611
ER
Общий
12.83%
Суточный
7.2%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 1 из 258 постов
Смотреть все посты
Пост от 24.05.2026 22:45
97
3
3
✅توضیح لایه کانولوشن در شبکه های عصبی کانولوشنالی CNNs
✍شبکه های عصبی کانولوشنالی یکی از مهمترین ابزار بینایی ماشین، پردازش تصویر و سیگنال هستند. بعد از ظهور شبکه های عصبی CNNs، انقلاب بزرگی در حوزه بینایی ماشین و بعد در سایر حوزه ها اتفاق افتاد. امروزه کاربردهای شبکه های عصبی کانولوشنالی را در همه جا میشه دید، از بحث بینایی ماشین در زندگی روزمره مثل کنترل ترافیک، تشخیص پلاک خورو، ماشینهای خودران، و در بحثهای مهمتر مثل پزشکی که از CNNها به صورت فزاینده ای جهت تحلیل تصاویر و سیگنالهای پزشکی استفاده میشود.
شبکه های عصبی CNN به طور کلی از سه لایه کانولوشن (convolution)، لایه پولینگ (pooling) و لایه های fully-connected تشکیل شده اند. لایه های کانولوشن بخش اصلی CNNs هست.
در این بخش قصد داریم با لایه کانولشن و نحوه طراحی آن در محیط پایتورچ-PyTorch آشنا شویم.
⭕️جزییات بیشتر 👇👇
🔘Convolutional Layersin CNNs
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme
✍شبکه های عصبی کانولوشنالی یکی از مهمترین ابزار بینایی ماشین، پردازش تصویر و سیگنال هستند. بعد از ظهور شبکه های عصبی CNNs، انقلاب بزرگی در حوزه بینایی ماشین و بعد در سایر حوزه ها اتفاق افتاد. امروزه کاربردهای شبکه های عصبی کانولوشنالی را در همه جا میشه دید، از بحث بینایی ماشین در زندگی روزمره مثل کنترل ترافیک، تشخیص پلاک خورو، ماشینهای خودران، و در بحثهای مهمتر مثل پزشکی که از CNNها به صورت فزاینده ای جهت تحلیل تصاویر و سیگنالهای پزشکی استفاده میشود.
شبکه های عصبی CNN به طور کلی از سه لایه کانولوشن (convolution)، لایه پولینگ (pooling) و لایه های fully-connected تشکیل شده اند. لایه های کانولوشن بخش اصلی CNNs هست.
در این بخش قصد داریم با لایه کانولشن و نحوه طراحی آن در محیط پایتورچ-PyTorch آشنا شویم.
⭕️جزییات بیشتر 👇👇
🔘Convolutional Layersin CNNs
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme