Konvolúciós neurális hálózat
term_id: convolutional_neural_network
Category: basic_concepts
Definition
A Konvolúciós Neurális Hálózatok (CNN-ek) úgy lettek tervezve, hogy automatikusan és adaptívan tanulják meg a vizuális bemenetekből származó jellemzők térbeli hierarchiáját. Konvolúciós rétegeket használnak, amelyek szűrőket alkalmaznak a jellemzők észlelésére.
Summary
A mély neurális hálózatok specializált osztálya, amelyet elsősorban rácsos szerkezetű adatok, például képek feldolgozására használnak konvolúciós szűrők alkalmazásával.
Key Concepts
- Konvolúciós rétegek
- Pooling (Összevonás)
- Jellemzőtérképek
- Térbeli hierarchia
Use Cases
- Kébklasszifikáció
- Objektumdetektálás videófolyamokban
- Orvosi képek diagnosztikája
Code Example
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(10)
])