Mạng nơ-ron tích chập

term_id: convolutional_neural_network

Category: basic_concepts

Definition

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được thiết kế để tự động và thích nghi học hỏi các cấp độ đặc trưng không gian từ đầu vào trực quan. Chúng sử dụng các lớp tích chập áp dụng bộ lọc để phát hiện các đặc điểm như cạnh, kết cấu và hình dạng phức tạp hơn.

Summary

Một lớp mạng nơ-ron sâu chuyên biệt, chủ yếu được sử dụng để xử lý dữ liệu dạng lưới như hình ảnh, bằng cách áp dụng các bộ lọc tích chập.

Key Concepts

  • Lớp tích chập
  • Gộp (Pooling)
  • Bản đồ đặc trưng
  • Hệ thống phân cấp không gian

Use Cases

  • Phân loại hình ảnh
  • Phát hiện đối tượng trong luồng video
  • Chẩn đoán hình ảnh y tế

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