Mục lục:
- Định nghĩa - Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) có nghĩa là gì?
- Techopedia giải thích Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN)
Định nghĩa - Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) có nghĩa là gì?
Mạng thần kinh tích chập (CNN) là một loại mạng thần kinh nhân tạo cụ thể sử dụng perceptron, thuật toán đơn vị học máy, để học có giám sát, để phân tích dữ liệu. CNNs áp dụng cho xử lý hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các loại nhiệm vụ nhận thức khác.
Một mạng nơ ron tích chập còn được gọi là ConvNet.
Techopedia giải thích Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN)
Giống như các loại mạng thần kinh nhân tạo khác, mạng nơ ron tích chập có lớp đầu vào, lớp đầu ra và các lớp ẩn khác nhau. Một số trong các lớp này là tích chập, sử dụng mô hình toán học để truyền kết quả cho các lớp kế tiếp nhau. Điều này mô phỏng một số hành động trong vỏ thị giác của con người.
CNN là một ví dụ cơ bản về học tập sâu, trong đó một mô hình tinh vi hơn thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp các hệ thống mô phỏng các loại hoạt động não bộ sinh học khác nhau của con người.
