Vad är ett konvolutionellt neuralt nätverk?

Ett konvolutionellt neuralt nätverk är en viss typ av arrangemang av konstgjorda neuroner, eller neuronsimulatorer, som görs för att fungera på ett visst sätt.Neurala nätverk är biologiska grupper av neuroner, eller konstgjorda grupper av pseudo-neuroner som är programmerade för att fungera på samma sätt som biologiska neuroner.Konstgjorda neurala nätverk försöker imitera funktioner i den mänskliga eller djurhjärnan.

I de flesta fall är ett konvolutionellt neuralt nätverk helt enkelt ett konstgjort neuralt nätverk som görs för att simulera någon form av hjärnaktivitet.Experter kallar dessa modeller "biologiskt inspirerade."Vissa av dessa kan också kunna lära sig på det sätt som ett biologiskt neuralt nätverk lär sig, genom att bearbeta information på mycket komplexa sätt.

Bland de mest utbredda användningarna av konvolutionella neurala nätverk är simulering av mänsklig eller djurvision.Dessa applikationer fokuserar ofta på kombinationen av input och output som hjälper tekniken att göra konstgjort vad en hjärna gör naturligt.Många komplexa metoder, ibland kallade lager, behövs för att uppnå denna typ av simulering.Dessa visas ofta genom visuella modeller som hjälper läsarna att förstå hur ett konvolutionellt neuralt nätverk är inrättat.

I allmänhet har forskare som implementerar konvolutionella neurala nätverk räknat ut några av de specifika sätten som hjärnor bearbetar bilder.Konstgjord intelligens har utvecklats på senare tid, och nu kan forskare göra tekniker att utföra några av de uppgifter som brukade vara exklusiva för biologisk vision.En av dessa är ansiktsigenkänning, där avancerade algoritmer tillåter kameror och andra enheter att effektivt screena bilder och känna igen ett individuellt ansikte.

Många typer av konvolutionella neurala nätverksmodeller är gjorda för att känna igen olika funktioner för att analysera en hel bild som skulle simuleraen rad av syn.Vissa av dessa tekniker måste också ha avancerade filter för vissa ljusintervall eller andra verktyg som hjälper tekniker att "se" på de sätt som människor och djur gör.Konvolutionella neurala nätverk måste testas och bedömas noggrant på deras meriter, där den specifika prestationen av resultaten bevisar att dessa tekniker kan imitera den mänskliga eller djurhjärnan, åtminstone till viss del..Dessa inkluderar konsumentproduktanvändningar som kameror för ansiktsigenkänning.Det finns också många säkerhetsapplikationer för dessa typer av tekniker och användning av konvolutionella neurala nätverk som en kraftfull datasiktresurs.Forskare fortsätter att arbeta med att uppnå mer komplexitet med dessa simulatorer, till exempel för att kontrollera antal ansikten i en bild, eller för att kunna identifiera ansikten korrekt i olika skalor, belysning eller andra förhållanden.