Rețea neuronală convoluțională

term_id: convolutional_neural_network

Category: basic_concepts

Definition

Rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt concepute pentru a învăța automat și adaptativ ierarhii spațiale de caracteristici din intrări vizuale. Acestea utilizează straturi convoluționale care aplică filtre pentru a detecta trăsături locale, cum ar fi marginile sau texturile.

Summary

O clasă specializată de rețele neuronale profunde utilizată în principal pentru procesarea datelor de tip grilă, cum ar fi imaginile, prin aplicarea filtrelor convoluționale.

Key Concepts

  • Straturi convoluționale
  • Pooling (Subeșantionare)
  • Hărți de caracteristici
  • Ierarhie spațială

Use Cases

  • Clasificarea imaginilor
  • Detectarea obiectelor în fluxuri video
  • Diagnosticarea imaginilor medicale

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