Howtosignalprocessing
¿Cómo se entrena hmm??
El método estándar utilizado para el entrenamiento de HMM es por máxima probabilidad utilizando el conteo cuando las secuencias están etiquetadas o por maximización de expectativas, como el algoritmo Baum -Welch, cuando las secuencias no están marcadas. Sin embargo, cada vez más hay situaciones en las que las secuencias se etiquetan parcialmente.
¿Cómo entreno al algoritmo CNN??
Durante el entrenamiento de CNN, la red neuronal se está alimentando con un gran conjunto de datos de imágenes que se etiquetan con sus etiquetas de clase correspondientes (gato, perro, caballo, etc.). La red CNN procesa cada imagen con sus valores asignados aleatoriamente y luego haga comparaciones con la etiqueta de clase de la imagen de entrada.
¿Cómo se entrenan los filtros CNN??
Los filtros se aprenden durante el entrenamiento (yo.mi. Durante la backpropagation). Por lo tanto, los valores individuales de los filtros a menudo se denominan pesos de CNN. Un mapa de características es una colección de múltiples neuronas, cada una mirando diferentes entradas con los mismos pesos.
