Sieć neuronowa to model obliczeniowy inspirowany strukturą neuronową ludzkiego mózgu. Składa się z połączonych ze sobą węzłów, czyli neuronów, zorganizowanych w warstwy. Każdy neuron przetwarza dane wejściowe i przypisuje wagi w celu wygenerowania danych wyjściowych, które są przekazywane kolejnym warstwom. Sieci neuronowe są wykorzystywane do zadań takich jak rozpoznawanie wzorców, klasyfikacja i regresja w takich dziedzinach, jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja.
CNN oznacza Convolutional Neural Network, specyficzny typ sieci neuronowej przeznaczonej do przetwarzania i analizowania danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy. Sieci CNN wykorzystują warstwy splotowe do automatycznego uczenia się hierarchicznych reprezentacji obiektów na podstawie danych wejściowych. Są szeroko stosowane w zadaniach związanych z widzeniem komputerowym, takich jak wykrywanie obiektów, klasyfikacja obrazów i rozpoznawanie twarzy, ze względu na ich zdolność do przechwytywania hierarchii przestrzennych w danych.
Główna różnica między CNN a ogólną siecią neuronową polega na ich architekturze i zastosowaniu. Podczas gdy sieci neuronowe ogólnie odnoszą się do szerokiej klasy modeli obliczeniowych inspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, sieci CNN specjalizują się w przetwarzaniu danych wizualnych poprzez warstwy splotowe. CNN przodują w zadaniach wymagających zrozumienia przestrzeni i wyodrębnienia cech z obrazów i filmów, wykorzystując wspólne wagi i hierarchiczne uczenie się cech.
Sieć neuronowa odnosi się do modelu obliczeniowego składającego się z połączonych ze sobą węzłów, czyli neuronów, które przetwarzają i przesyłają informacje za pośrednictwem połączeń ważonych. Sieci neuronowe są inspirowane strukturą neuronową ludzkiego mózgu i są w stanie uczyć się na podstawie danych w celu wykonywania zadań, takich jak rozpoznawanie wzorców, przewidywanie i podejmowanie decyzji w różnych dziedzinach, w tym w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.
CNN, czyli Convolutional Neural Network, została tak nazwana, ponieważ zawiera warstwy splotowe jako podstawowy element swojej architektury. Warstwy splotowe stosują filtry, czyli jądra, do danych wejściowych w celu wyodrębnienia przestrzennych hierarchii obiektów, dzięki czemu sieci CNN są bardzo skuteczne w zadaniach obejmujących analizę danych wizualnych. Konstrukcja ta umożliwia sieciom CNN automatyczne uczenie się i wykrywanie wzorców w obrazach i filmach, odróżniając je od innych typów sieci neuronowych.
CNN, skrót od Convolutional Neural Network, odnosi się do typu architektury sieci neuronowej zaprojektowanej specjalnie do przetwarzania i analizowania danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy. Sieci CNN wykorzystują warstwy splotowe do systematycznego stosowania filtrów do danych wejściowych, przechwytując przestrzenne hierarchie obiektów. To sprawia, że CNN są szczególnie skuteczne w zadaniach związanych z widzeniem komputerowym, w tym w klasyfikacji obrazu, wykrywaniu obiektów i rozpoznawaniu twarzy, gdzie kluczowe znaczenie ma zrozumienie relacji przestrzennych i wyodrębnienie znaczących cech.