Konvolusjonelt nevrontverk

term_id: convolutional_neural_network

Category: basic_concepts

Definition

Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) er designet for automatisk og tilpasningsdyktig å lære romlige hierarkier av trekk fra visuelle inndata. De bruker konvolusjonslag som anvender filtre for å oppdage spesifikke mønstre og strukturer.

Summary

En spesialisert klasse av dype nevrale nettverk som primært brukes til å behandle rutenbaserte data, som bilder, ved å anvende konvolusjonsfiltre.

Key Concepts

  • Konvolusjonslag
  • Pooling (Sammentrekning)
  • Trekkkart
  • Romlig hierarki

Use Cases

  • Bildklassifisering
  • Objektdeteksjon i videostreamer
  • Diagnostisering av medisinske bilder

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)
])

Relaterte