Convolutioneel Neuraal Netwerk

term_id: convolutional_neural_network

Category: basic_concepts

Definition

Convolutionele Neuronale Netwerken (CNN’s) zijn ontworpen om automatisch en adaptief ruimtelijke hiërarchieën van kenmerken te leren uit visuele invoer. Ze maken gebruik van convolutielaagjes die filters toepassen om lokale patronen en structuren in de data te detecteren.

Summary

Een gespecialiseerde klasse van diepe neuronale netwerken, voornamelijk gebruikt voor het verwerken van rasterachtige gegevens zoals afbeeldingen, door convolutiefilters toe te passen.

Key Concepts

  • Convolutielagen
  • Pooling
  • Kenmerkkaarten
  • Ruimtelijke hiërarchie

Use Cases

  • Classificatie van afbeeldingen
  • Objectdetectie in videostreams
  • Medische diagnose op basis van beeldvorming

Code Example

1
2
3
4
5
6
7

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)
])

Related