Cos’è la rete neurale convoluzionale della CNN?

Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un tipo di algoritmo di deep learning progettato per l’elaborazione di dati di griglia strutturati, come le immagini. È costituito da più livelli, inclusi livelli convoluzionali, livelli di pooling e livelli completamente connessi, che lavorano insieme per apprendere automaticamente e in modo adattivo le gerarchie spaziali delle funzionalità dai dati di input.

Le CNN vengono utilizzate principalmente per il riconoscimento, la classificazione e l’elaborazione di immagini e video. Sono efficaci in queste attività perché possono rilevare automaticamente funzionalità importanti senza richiedere l’estrazione manuale delle funzionalità. Ciò rende le CNN preziose per applicazioni come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale e l’analisi delle immagini mediche.

Sì, la CNN sta per Convolutional Neural Network. Prende il nome dall’operazione di convoluzione che è un componente fondamentale della sua architettura, che aiuta a estrarre caratteristiche dai dati di input attraverso una serie di trasformazioni.

In una CNN, una convoluzione è un’operazione in cui un filtro (o kernel) viene applicato a una matrice di dati di input (come un’immagine) per produrre una mappa delle caratteristiche. Questo processo prevede lo scorrimento del filtro sull’input e il calcolo del prodotto scalare tra il filtro e porzioni dei dati di input. Le convoluzioni aiutano a catturare modelli locali e gerarchie spaziali nei dati.

Una CNN funziona passo dopo passo come segue: in primo luogo, l’immagine di input viene fatta passare attraverso una serie di livelli convoluzionali in cui i filtri estraggono le caratteristiche. Successivamente, i livelli di pooling riducono le dimensioni spaziali delle mappe delle caratteristiche, conservando caratteristiche importanti e riducendo al tempo stesso la complessità computazionale. Questo processo di convoluzione e pooling può essere ripetuto più volte. Infine, le mappe delle caratteristiche di output vengono appiattite e fatte passare attraverso livelli completamente connessi per produrre la classificazione o previsione finale.