Como uma CNN pode ser responsável por restrições espectro-temporais em dados neurais?

1. É o melhor modelo de rede neural para dados temporais?
2. Podemos usar a CNN para dados seqüenciais?
3. Como a CNN calcula parâmetros treináveis?
4. Quais são as limitações da CNN?

É o melhor modelo de rede neural para dados temporais?

1 resposta. A resposta correta para a pergunta "Qual é o melhor modelo de rede neural para dados temporais" é, opção (1). Rede neural recorrente. E todos os outros casos de rede neural se encaixam em outros casos de uso.

Podemos usar a CNN para dados seqüenciais?

Uma CNN pode ser instanciada como um modelo seqüencial, porque cada camada tem exatamente uma entrada e saída e é empilhada para formar toda a rede.

Como a CNN calcula parâmetros treináveis?

Camada de Conv: é aqui que a CNN aprende, então certamente teremos matrizes de peso. Para calcular os parâmetros aprendidos aqui, tudo o que precisamos fazer é multiplicar a forma da largura m, altura n, filtros de camada anterior e explicar todos esses filtros k na camada atual.

Quais são as limitações da CNN?

Algumas das desvantagens das CNNs: incluem o fato de que muitos dados de treinamento são necessários para que a CNN seja eficaz e que não codificam a posição e a orientação dos objetos. Eles não conseguem codificar a posição e a orientação dos objetos. Eles têm dificuldade em classificar imagens com posições diferentes.