شبکه های عصبی کانولو (CNNs) یک کلاس از مدل های یادگیری عمیق هستند که عمدتا برای پردازش داده های شبکه ای ساختار یافته مانند تصاویر استفاده می شوند. آنها برای به طور خودکار و سازگار با یادگیری سلسله مراتب فضایی از ویژگی ها از طریق ارتقاء مجدد با استفاده از بلوک های متعدد ساختمان، از جمله لایه های اتصال، لایه های جمع آوری شده و لایه های کاملا متصل طراحی شده اند.

اصول پایه CNN

سی ان با استفاده از فیلترهای کانولوی برای داده های ورودی کار می کند که به ثبت ویژگی های محلی مانند لبه ها، بافت ها و شکل ها کمک می کند.این فیلترها در سراسر ورودی قرار می گیرند، نقشه های ویژگی را تولید می کنند که الگوهای خاص را برجسته می کنند. لایه های استخر ابعاد فضایی از نقشه ها را کاهش می دهد، کاهش بارگذاری محاسباتی و کمک می کند تا نمایش های بیشتری در متغیرiant به تغییرات فضایی تبدیل شود.

اجرای CNN

پیاده سازی یک CNN شامل تعریف معماری است که شامل انتخاب تعداد لایه های هم تکامل، اندازه فیلتر، توابع فعال سازی و استراتژی های مشترک مانند TensorFlow و PyTorch ابزار برای ساخت و آموزش مدل های CNN به طور موثر شامل تغذیه داده های برچسب شده به شبکه و تنظیم وزن از طریق گرادی به حداقل رساندن خطا است.

برنامه های کاربردی دنیای واقعی

سی ان به طور گسترده در زمینه های مختلف به دلیل اثربخشی آنها در وظایف تشخیص تصویر و الگوی مورد استفاده قرار می گیرد. برخی از برنامه های رایج عبارتند از:

  • [[۱] [۱۰] طبقه بندی: [[۱۰] [۱۰] [۱]] [۱]] شناسایی اشیاء در تصاویر.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] تأیید یا شناسایی افراد.
  • تصویربرداری پزشکی: تشخیص ناهنجاری در اشعه ایکس و اسکن های MRI.
  • [۱] [۱۰] وسایل نقلیه خودکار: [[۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] شناسایی نشانه های جاده ای و موانع.
  • تجزیه و تحلیل ویدئویی: حرکت و عمل ردیابی.