Rede Neural Convolucional

term_id: convolutional_neural_network

Category: basic_concepts

Definition

As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são projetadas para aprender automaticamente e de forma adaptativa hierarquias espaciais de recursos a partir de entradas visuais. Elas utilizam camadas convolucionais que aplicam filtros para detectar padrões.

Summary

Uma classe especializada de redes neurais profundas usada principalmente para processar dados em grade, como imagens, aplicando filtros convolucionais.

Key Concepts

  • Camadas Convolucionais
  • Pool (Subamostragem)
  • Mapas de Recursos
  • Hierarquia Espacial

Use Cases

  • Classificação de imagens
  • Detecção de objetos em fluxos de vídeo
  • Diagnóstico por imagem médica

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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