Hva er et konvolusjonelt nevralt nettverk?

Et konvolusjonelt nevralt nettverk er en viss type arrangement av kunstige nevroner, eller nevronsimulatorer, som er laget for å fungere på en bestemt måte.Nevrale nettverk er biologiske grupper av nevroner, eller kunstige grupper av pseudo-nevroner som er programmert til å fungere på samme måte som biologiske nevroner.Kunstige nevrale nettverk søker å etterligne funksjonene til menneskets eller dyrs hjerne.

I de fleste tilfeller er et konvolusjonelt nevralt nettverk ganske enkelt et kunstig nevralt nettverk laget for å simulere en slags hjerneaktivitet.Eksperter kaller disse modellene "biologisk inspirert."Noen av disse kan også være i stand til å lære på den måten som et biologisk nevralt nettverk lærer, gjennom å behandle informasjon på veldig komplekse måter.

Blant de mest utbredte bruken av konvolusjonelle nevrale nettverk er simulering av menneskers eller dyresyn.Disse applikasjonene fokuserer ofte på kombinasjonen av input og output som hjelper teknologien med å gjøre kunstig hva en hjerne gjør naturlig.Mange komplekse metoder, noen ganger kalt lag, er nødvendige for å oppnå denne typen simulering.Disse vises ofte gjennom visuelle modeller som hjelper leserne til å forstå hvordan et konvolusjonelt nevralt nettverk er satt opp.

Generelt sett har forskere som implementerer konvolusjonelle nevrale nettverk funnet ut noen av de spesifikke måtene som hjerner behandler bilder på.Kunstig intelligens har kommet videre i nyere tid, og nå kan forskere få teknologier til å utføre noen av oppgavene som pleide å være eksklusive for biologisk visjon.En av disse er ansiktsgjenkjenning, der avanserte algoritmer lar kameraer og andre enheter effektivt skjermbilde og gjenkjenne et individuelt ansikt.

Mange typer konvolusjonelle nevrale nettverksmodeller er laget for å gjenkjenne forskjellige funksjoner for å analysere et helt bilde som vil simulereen rekke syn.Noen av disse teknologiene må også ha avanserte filtre for visse lysområder, eller andre verktøy som hjelper teknologier med å "se" på måtene mennesker og dyr gjør.Konvolusjonelle nevrale nettverk må testes strengt og vurderes på deres fordeler, der den spesifikke oppnåelsen av resultater beviser at disse teknologiene kan etterligne menneskets eller dyrs hjerne, i det minste til en viss grad.

Convolutional Neural Networks er også laget for forskjellige forskjellige applikasjoner.Disse inkluderer forbrukerproduktbruk som ansiktsgjenkjenningskameraer.Det er også mange sikkerhetsapplikasjoner for denne typen teknologier, og bruk av konvolusjonelle nevrale nettverk som en kraftig datasiftressurs.Forskere fortsetter å jobbe med å oppnå mer kompleksitet med disse simulatorene, for eksempel til å sjekke antall ansikter i et bilde, eller i å kunne identifisere ansikter riktig i forskjellige skalaer, belysning eller andre forhold.