CNN

Rețeaua neuronală convoluțională

CNN este acronimul pentru Rețeaua neuronală convoluțională.

Ce este Rețeaua neuronală convoluțională?

O clasă de modele de învățare profundă utilizată în principal pentru analizarea și procesarea datelor vizuale, cum ar fi imagini și videoclipuri. Ele sunt concepute pentru a imita modul în care cortexul vizual uman procesează și recunoaște tipare în intrările vizuale. CNN-urile sunt deosebit de eficiente în sarcini precum clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și segmentarea.

Arhitectura unui CNN constă de obicei din mai multe straturi, inclusiv:

  1. Strat de intrare: Acest strat primește datele brute ale imaginii, adesea reprezentate ca o matrice a valorilor pixelilor.
  2. Straturi convoluționale: Aceste straturi efectuează operația de convoluție, care implică aplicarea mai multor filtre (numite și nuclee) datelor de intrare. Filtrele ajută la detectarea caracteristicilor precum marginile, texturile și formele din imagine. Ieșirea unui strat convoluțional este un set de hărți de caracteristici, care reprezintă caracteristicile identificate la diferite scări și orientări spațiale.
  3. Straturi de activare: Aceste straturi aplică o funcție de activare neliniară, cum ar fi Unitatea liniară rectificată (ReLU), la ieșirea straturilor convoluționale. Funcția de activare introduce neliniaritatea, permițând CNN-ului să învețe modele și relații complexe în date.
  4. Straturi de grupare: Aceste straturi efectuează operațiuni de subeșantionare, care ajută la reducerea dimensiunilor spațiale și a complexității de calcul a hărților de caracteristici, păstrând în același timp cele mai importante informații. Operațiunile comune de pooling includ max-pooling și media pooling.
  5. Straturi complet conectate: Aceste straturi conectează fiecare neuron dintr-un strat la fiecare neuron din stratul următor, ceea ce permite CNN să învețe caracteristici și relații de nivel superior. Stratul final complet conectat este de obicei urmat de o funcție de activare softmax, care produce probabilitățile de ieșire pentru fiecare clasă într-o sarcină de clasificare.
  6. Stratul de ieșire: Acest strat generează predicția finală sau ieșirea CNN, cum ar fi eticheta de clasă într-o sarcină de clasificare a imaginii.

Antrenarea unui CNN implică ajustarea greutăților filtrului și a distorsiunilor printr-un proces numit backpropagation, care minimizează eroarea dintre ieșirile prezise și etichetele reale. Odată antrenat, CNN poate fi folosit pentru a face predicții asupra datelor noi, nevăzute.

CNN-urile au avut succes în diverse sarcini de viziune computerizată, inclusiv clasificarea imaginilor (de exemplu, ImageNet), detectarea obiectelor (de exemplu, YOLO, Faster R-CNN) și segmentarea semantică (de exemplu, U-Net). Eficiența lor în procesarea datelor vizuale le-a făcut potrivite și pentru alte domenii precum procesarea limbajului natural și recunoașterea vorbirii, unde pot fi aplicate pentru a analiza date secvențiale.

  • Abreviere: CNN
Înapoi la butonul de sus
Închide

Blocarea reclamelor a fost detectată

Martech Zone este în măsură să vă furnizeze acest conținut fără costuri, deoarece monetizăm site-ul nostru prin venituri din reclame, linkuri afiliate și sponsorizări. Am aprecia dacă ați elimina dispozitivul de blocare a reclamelor pe măsură ce vizualizați site-ul nostru.