Un Réseau neuronal Convolutif (CNN) est un type d'Algorithme d'Apprentissage en Profondeur conçu pour le trail de Donnés de Grille Structures, raconte que des images. Il se composi de canapés de plus de plus, des canapés des canapés, des canapés de regroupement et des canapes entièments connectés, qui qui foncente ensemble pour apprendre automatication et de manière adaptative les hiérarchies spatiales d'antitéd parttir des donnes d'traree.
Les Cnn Sont Principalationment utilisés pour la reconnaissance, la classification et le dépassement d'images et de vidéos. ILS SONT EFFICACES DANS CES Tâches Car ils peUvent DÉTERCTER Automatication les Fonctionnalités IMPORTANTS SANS NÉCESSIGER UNE EXTRACTION MANUELLE DES FONctionnalités. Cela Rend Les Cnn Préciux pour les applications te dit que la Détection d'Objet, La Reconnaissance Faciale et L'Analyze d'Images Médicales.
OUI, CNN signifie réseau neuronal convolutionnel. Il doit son nom à l'opération de convolution qui est un composite Essentiel de Son Architecture, Qui Permet d'Extraire des Fonctionnalités des Donnés d'Entère via une Série de Transformations.
Dans un cnn, une convolution est une operation unation dans laquelle un filtre (ou noyau) est applié à un unide de donnée d'entrée (image de la telle au'une) pour produire un de caractéristique. Ce processus est cohérent à faire glissher le filtre sur l'entrée et à calcule le produit scalaire entre le filtre et des parties des Données d'Entrée. Les Convolutions aide à capturer Les Modèles Locaux et les Hiérarchies spatiales dans Les Données.
Un cnn fonctionne étape par étape com costume: tout d'Abord, l'image d'Entrée passe à traverse unse serie de couches convolutives où les filtres extient les caractériques. Ensemble, La Mise en commun des canapes réeuit les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques, les caractériques conservantes ontins CE processus de convolution et de la misse en commun peut Être répété des plusieurs fois. Enfin, Les Cartes d'Entités en Sortie Sont Apllaties et transmissions à Travers des Couchhes entièment Connectés pour produire la classification ou la prédiction finale.