Rete Neurale Convoluzionale

term_id: convolutional_neural_network

Category: basic_concepts

Definition

Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) sono progettate per apprendere automaticamente e adattivamente gerarchie spaziali di funzionalità dagli input visivi. Utilizzano strati convoluzionali che applicano filtri per rilevare

Summary

Una classe specializzata di reti neurali profonde utilizzata principalmente per elaborare dati strutturati a griglia, come le immagini, applicando filtri convoluzionali.

Key Concepts

  • Strati Convoluzionali
  • Pooling (Riduzione della Dimensione)
  • Mappe delle Caratteristiche
  • Gerarchia Spaziale

Use Cases

  • Classificazione delle immagini
  • Rilevamento di oggetti in flussi video
  • Diagnosi di immagini mediche

Code Example

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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)
])

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