畳み込みニューラルネットワークとは何ですか？

convolution畳み込みニューラルネットワークは、特定の方法で機能するように作られた人工ニューロンまたはニューロンシミュレーターの特定のタイプの配置です。ニューラルネットワークは、ニューロンの生物学的グループ、または生物学的ニューロンと同じ方法で機能するようにプログラムされている擬似神経の人工グループです。人工ニューラルネットワークは、人間または動物の脳の機能を模倣しようとしています。専門家はこれらのモデルを「生物学的にインスピレーションを受けた」と呼んでいます。これらのいくつかは、生物学的ニューラルネットワークが非常に複雑な方法で情報を処理することを通じて学習する方法で学習することもできます。これらのアプリケーションは、多くの場合、テクノロジーが脳が自然に行うことを人為的に行うのに役立つ入力と出力の組み合わせに焦点を当てています。この種のシミュレーションを実現するには、レイヤーと呼ばれることもある多くの複雑な方法が必要です。これらは、読者が畳み込みニューラルネットワークがどのように設定されるかを理解するのに役立つ視覚モデルを通じて表示されることがよくあります。人工知能は最近進歩しており、科学者はテクノロジーに生物学的ビジョンに限定されていたタスクのいくつかを実行できるようにすることができます。これらの1つは顔認識です。高度なアルゴリズムにより、カメラやその他のデバイスが効果的に画像をスクリーニングし、個々の顔を認識できます。さまざまなビジョン。これらのテクノロジーのいくつかは、特定の光の範囲や、人間や動物が行う方法でテクノロジーが「見る」のに役立つ他のツールの高度なフィルターを持たなければなりません。畳み込みニューラルネットワークは、そのメリットで厳密にテストおよび評価する必要があります。この技術は、これらの技術が少なくともある程度は人間または動物の脳を模倣できることを証明しています。。これらには、顔認識カメラなどの消費者製品の使用が含まれます。また、これらの種類のテクノロジーには多くのセキュリティアプリケーションがあり、強力なデータをふるいにかける畳み込みニューラルネットワークを使用しています。科学者は、たとえば、これらのシミュレーターとのより複雑さを実現し、画像内の顔の数をチェックしたり、異なるスケール、照明、またはその他の条件で顔を正しく識別できるように取り組んでいます。