Faltungs-Neuronales Netz (cnn)

Definition - Was bedeutet Convolutional Neural Network (CNN)?

Ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN) ist ein spezifischer Typ eines künstlichen Neuronalen Netzwerks, das Perceptrons, einen Algorithmus für maschinelle Lerneinheiten, zum überwachten Lernen verwendet, um Daten zu analysieren. CNNs gelten für die Bildverarbeitung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Arten von kognitiven Aufgaben.

Ein Faltungs-Neuronales Netzwerk wird auch als ConvNet bezeichnet.

Technische.me erklärt Convolutional Neural Network (CNN)

Wie andere Arten künstlicher neuronaler Netze weist ein Faltungs-neuronales Netz eine Eingangsschicht, eine Ausgangsschicht und verschiedene verborgene Schichten auf. Einige dieser Schichten sind Faltungsschichten und verwenden ein mathematisches Modell, um die Ergebnisse an aufeinanderfolgende Schichten weiterzugeben. Dies simuliert einige der Aktionen im visuellen Kortex des Menschen.

CNNs sind ein grundlegendes Beispiel für tiefes Lernen, bei dem ein ausgefeilteres Modell die Entwicklung der künstlichen Intelligenz vorantreibt, indem es Systeme anbietet, die verschiedene Arten biologischer menschlicher Gehirnaktivität simulieren.