X
Меню сайта
GreenB
Войдите с помощью одной из соцсетей
Или с помощью нашего сайта
Зарегистрироваться Войти
Обратная связь

Обратная связь

Архитектура нейронной сети CNN и метод GradCAM

Исследователи из Атлантического университета Флориды применили методы глубокого обучения компьютерного зрения для анализа экстремальных явлений в турбулентных потоках.

Они использовали архитектуру нейронной сети CNN и метод GradCAM для изучения структур внутри таких потоков. Результаты, опубликованные в журнале Physical Review Fluids, демонстрируют, что метод, использованный исследователями, может оказаться неоценимым для точного определения источников экстремальных событий полностью на основе данных.

Grad-CAM, или Gradient-weighted Class Activation Mapping - это метод визуализации, используемый для понимания того, какие области изображения были важными при принятии решений нейронной сетью. Он показывает, в каких областях изображения нейронная сеть "сосредоточивает" свое внимание при классификации.

Grad-CAM работает путем вычисления градиентов выходного класса по отношению к картам признаков конволюционного слоя, а затем усреднения этих градиентов по каждому каналу карт признаков, чтобы получить веса. Затем эти веса применяются к картам признаков (с помощью операции поканального умножения), и результаты суммируются по всем каналам для получения окончательной карты активации.

Эта карта активации затем может быть нанесена на исходное изображение для визуализации важных областей. Используя этот метод, можно лучше понять, на что смотрит нейронная сеть при принятии решений, что полезно при интерпретации ее поведения.

Ученые обратили внимание, что понимание и контроль турбулентности является важной задачей в инженерии и научных открытиях. Их результаты открывают новое понимание этих потоков и позволяют обнаруживать нелинейные зависимости в сложных системах.

Многое уже было изучено в области турбулентности, но всегда остается много неизвестного, особенно с точки зрения особых условий и исключительных событий. Поэтому исследования, проведенные учеными из Атлантического университета Флориды, имеют большое значение для науки и инженерии.

С помощью глубокого обучения компьютерного зрения исследователи смогли детально исследовать структуру турбулентных потоков и определить места источников экстремальных событий. Это позволяет более точно предсказывать и управлять турбулентностью, что имеет важное практическое применение в различных отраслях, таких как аэродинамика, гидродинамика, энергетика и метеорология.

Глубокое обучение является современным и мощным инструментом анализа данных. Оно основано на нейронной сети, имитирующей работу мозга, и способно обрабатывать и анализировать огромное количество информации. Применение глубокого обучения в области компьютерного зрения позволяет извлекать структуру и закономерности из визуальных данных, что делает его эффективным инструментом для анализа и классификации изображений.

Метод GradCAM, использованный исследователями, является разновидностью глубокого обучения и предназначен для определения активаций в нейронных сетях. Он позволяет визуализировать, какие области изображения больше всего влияют на принятие определенного решения сетью. В случае исследований турбулентных потоков, использование GradCAM позволяет понять, какие структуры и области внутри потоков являются ключевыми для возникновения экстремальных событий.

Полученные результаты открывают новые возможности в изучении и управлении турбулентными потоками. Теперь ученые могут точно определять источники экстремальных событий и предсказывать их возникновение. Это представляет большой интерес и практическое значение для различных отраслей и областей, где турбулентность является значимым фактором.

Подводя итог, исследования ученых из Атлантического университета Флориды в области глубокого обучения компьютерного зрения и анализа турбулентных потоков с применением метода GradCAM демонстрируют высокий потенциал этого подхода в решении сложных задач. Полученные результаты позволяют точно определять источники экстремальных событий и эффективно управлять турбулентностью. Это имеет важное значение для различных отраслей и областей, где турбулентность играет важную роль. Исследователи продолжат работу в этой области, расширяя и углубляя свои знания и методы, чтобы достичь еще более точных и результативных решений.

🔥
0
🚀
0
0
👎
0
Новое на сайте