Zwrócone sieci neuronowe

1. Co to jest splotowa sieć neuronowa?
2. Co to jest CNN w głębokim uczeniu się?
3. Jaka jest główna zaleta CNN?

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.

Jaka jest główna zaleta CNN?

Główną zaletą CNN w porównaniu z jego poprzednikami jest to, że automatycznie wykrywa ważne cechy bez żadnego nadzoru ludzkiego. Na przykład, biorąc pod uwagę wiele zdjęć kotów i psów, uczy się charakterystycznych cech dla każdej klasy samodzielnie.