Описание тега conv-neural-network

Сверточные нейронные сети (CNN) - это тип нейронных сетей, используемых во многих задачах компьютерного зрения. Эта архитектура позволяет разделять набор весов между различными пространственными областями на входе. Обучение CNN для решения задачи машинного обучения, такой как распознавание объектов, включает в себя поиск границ решения для классификации, а также изучение ядер фильтров, которые генерируют функции без предварительной ручной настройки.

В типичной CNN входные данные свертываются с помощью нескольких фильтров для создания карт характеристик. Уровень объединения выбирает, какие ответы направлять дальше в сеть. К откликам применяются нелинейные преобразования, аналогичные нелинейностям многослойного персептрона.

Идея CNN возникла из признания того факта, что статистика изображений низкого уровня появляется повсюду в изображении и не обязательно ограничивается определенным местом.

Дополнительные ресурсы:

• CNN учебник
• Учебник по использованию CNN для изучения функций
• Страница Википедии
• Стэнфордская лекция Андрея Карпати