2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2025-01-22 17:22
A Red neuronal convolucional (ConvNet / CNN) es un algoritmo de aprendizaje profundo que puede tomar una imagen de entrada, asignar importancia (pesos y sesgos que se pueden aprender) a varios aspectos / objetos de la imagen y poder diferenciarlos entre sí.
También la pregunta es, ¿para qué sirven las redes neuronales convolucionales?
Esta es la idea detrás del uso de la agrupación en redes neuronales convolucionales . La puesta en común capa sirve para reducir progresivamente el tamaño espacial de la representación, para reducir el número de parámetros, la huella de memoria y la cantidad de cálculo en el la red , y por lo tanto para controlar también el sobreajuste.
Además, ¿qué son los filtros en las redes neuronales convolucionales? En convolucional ( filtración y codificación por transformación) Redes neuronales (CNN) cada la red La capa actúa como una detección filtrar por la presencia de características o patrones específicos presentes en los datos originales.
También sepa, ¿cómo aprende una CNN?
Porque el CNN mira los píxeles en contexto, es capaz de aprender patrones y objetos y los reconoce incluso si están en diferentes posiciones en la imagen. CNNs (capas convolucionales para ser específicos) aprender los llamados filtros o núcleos (a veces también denominados núcleos de filtro).
¿Cuál es el propósito de la capa de convolución?
El primario propósito de la convolución en el caso de aConvNet es extraer características de la imagen de entrada. Circunvolución conserva la relación espacial entre píxeles mediante el aprendizaje de las características de la imagen utilizando pequeños cuadrados de datos de entrada.
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