컨볼 루션 신경망이란 무엇입니까?

convolutional 신경 네트워크는 특정한 방식으로 기능하도록 만들어진 인공 뉴런 또는 뉴런 시뮬레이터의 특정 유형의 배열입니다.신경망은 뉴런의 생물학적 그룹 또는 생물학적 뉴런과 동일한 방식으로 작용하도록 프로그램 된 의사-뉴런의 인공 그룹입니다.인공 신경망은 인간 또는 동물 뇌의 기능을 모방하려고합니다.전문가들은이 모델들을“생물학적으로 영감을 얻은”것”이라고 부릅니다.이들 중 일부는 매우 복잡한 방식으로 정보를 처리하여 생물학적 신경망이 배우는 방식으로 배울 수 있습니다.이러한 응용 프로그램은 종종 기술이 뇌가 자연스럽게하는 일을 인위적으로 수행하는 데 도움이되는 입력과 출력의 조합에 중점을 둡니다.이러한 종류의 시뮬레이션을 달성하기 위해서는 때때로 층이라고도하는 많은 복잡한 방법이 필요합니다.이것들은 종종 독자들이 컨볼 루션 신경 네트워크를 설정하는 방법을 이해하는 데 도움이되는 시각적 모델을 통해 표시됩니다.

일반적으로, 컨볼 루션 신경 네트워크를 구현하는 과학자들은 두뇌가 이미지를 처리하는 특정 방법을 알아 냈습니다.인공 지능은 최근에 진행되었으며, 이제 과학자들은 기술이 생물학적 비전에 전적으로 사용했던 일부 작업을 수행 할 수 있습니다.이 중 하나는 고급 알고리즘이 카메라와 기타 장치가 이미지를 효과적으로 스크리닝하고 개별 얼굴을 인식 할 수있는 얼굴 인식입니다.다양한 비전.이러한 기술 중 일부는 특정 범위의 빛을위한 고급 필터 또는 기술이 인간과 동물의 방식으로“보는”데 도움이되는 다른 도구가 있어야합니다.컨볼 루션 신경 네트워크는 그들의 장점에 대해 엄격하게 테스트하고 평가해야합니다. 여기서 결과의 특정 달성은 이러한 기술이 적어도 어느 정도까지 인간 또는 동물 뇌를 모방 할 수 있음을 증명합니다..여기에는 얼굴 인식 카메라와 같은 소비자 제품이 포함됩니다.이러한 종류의 기술에 대한 많은 보안 애플리케이션과 강력한 데이터 체계 자원으로 Convolutional Neural Networks를 사용합니다.과학자들은 예를 들어 이미지의 얼굴 수를 확인하거나 다른 규모, 조명 또는 기타 조건에서 얼굴을 올바르게 식별 할 수 있도록 이러한 시뮬레이터로 더 복잡성을 달성하기 위해 계속 노력하고 있습니다.