Een neuraal netwerk is een computermodel dat is geïnspireerd op de neurale structuur van het menselijk brein. Het bestaat uit onderling verbonden knooppunten, of neuronen, georganiseerd in lagen. Elk neuron verwerkt invoergegevens en past gewichten toe om uitvoer te genereren, die wordt doorgegeven aan volgende lagen. Neurale netwerken worden gebruikt voor taken zoals patroonherkenning, classificatie en regressie op gebieden als machinaal leren en kunstmatige intelligentie.
CNN staat voor Convolutional Neural Network, een specifiek type neuraal netwerk dat is ontworpen voor het verwerken en analyseren van visuele gegevens zoals afbeeldingen en video’s. CNN’s gebruiken convolutionele lagen om automatisch hiërarchische representaties van kenmerken uit invoergegevens te leren. Ze worden veel gebruikt bij computer vision-taken zoals objectdetectie, beeldclassificatie en gezichtsherkenning vanwege hun vermogen om ruimtelijke hiërarchieën in gegevens vast te leggen.
Het belangrijkste verschil tussen CNN en een algemeen neuraal netwerk ligt in hun architectuur en toepassing. Terwijl neurale netwerken in het algemeen verwijzen naar een brede klasse van computermodellen die zijn geïnspireerd door biologische neurale netwerken, zijn CNN’s gespecialiseerd in het verwerken van visuele gegevens via convolutionele lagen. CNN’s blinken uit in taken die ruimtelijk inzicht en functie-extractie uit afbeeldingen en video’s vereisen, waarbij gebruik wordt gemaakt van gedeelde gewichten en hiërarchisch leren van functies.
Een neuraal netwerk verwijst naar een computermodel dat bestaat uit onderling verbonden knooppunten, of neuronen, die informatie verwerken en verzenden via gewogen verbindingen. Neurale netwerken zijn geïnspireerd op de neurale structuur van het menselijk brein en kunnen van gegevens leren om taken uit te voeren zoals patroonherkenning, voorspelling en besluitvorming op verschillende gebieden, waaronder machinaal leren en kunstmatige intelligentie.
CNN, of Convolutional Neural Network, wordt zo genoemd omdat het convolutionele lagen bevat als een fundamenteel onderdeel van de architectuur. Convolutionele lagen passen filters, of kernels, toe om gegevens in te voeren om ruimtelijke hiërarchieën van kenmerken te extraheren, waardoor CNN’s zeer effectief zijn voor taken waarbij visuele gegevensanalyse betrokken is. Dankzij dit ontwerp kunnen CNN’s automatisch patronen in afbeeldingen en video’s leren en detecteren, waardoor ze zich onderscheiden van andere soorten neurale netwerken.
CNN, een afkorting van Convolutional Neural Network, verwijst naar een type neurale netwerkarchitectuur die specifiek is ontworpen voor het verwerken en analyseren van visuele gegevens, zoals afbeeldingen en video’s. CNN’s maken gebruik van convolutionele lagen om systematisch filters toe te passen op invoergegevens, waarbij ruimtelijke hiërarchieën van kenmerken worden vastgelegd. Dit maakt CNN’s bijzonder effectief voor taken op het gebied van computervisie, waaronder beeldclassificatie, objectdetectie en gezichtsherkenning, waarbij het begrijpen van ruimtelijke relaties en het extraheren van betekenisvolle kenmerken cruciaal zijn.