Zwrócona sieć neuronowa

1. Co to jest splotowa sieć neuronowa?
2. Co to jest CNN w głębokim uczeniu się?
3. Dlaczego warto korzystać z konwencjonalnych sieci neuronowych?

Co to jest splotowa sieć neuronowa?

Convolutional Neural Network (CNN lub Convnet) to architektura sieci do głębokiego uczenia się, która uczy się bezpośrednio na podstawie danych. CNN są szczególnie przydatne do znajdowania wzorców w obrazach do rozpoznawania obiektów, klas i kategorii. Mogą być również dość skuteczne w klasyfikacji danych audio, serii czasowych i sygnałów.

Co to jest CNN w głębokim uczeniu się?

W głębokim uczeniu się, splotowa sieć neuronowa lub CNN jest rodzajem sztucznej sieci neuronowej, która jest szeroko stosowana do rozpoznawania i klasyfikacji obrazu/obiektów. Głębokie uczenie się rozpoznaje zatem obiekty na obrazie za pomocą CNN.

Dlaczego warto korzystać z konwencjonalnych sieci neuronowych?

Zaletą korzystania z CNN jest ich zdolność do opracowania wewnętrznej reprezentacji obrazu dwuwymiarowego. Pozwala to modelowi uczyć się pozycji i skalowania w strukturach wariantu w danych, co jest ważne podczas pracy z obrazami.