Uma rede neural é um modelo computacional inspirado na estrutura neural do cérebro humano. Consiste em nós interconectados, ou neurônios, organizados em camadas. Cada neurônio processa dados de entrada e aplica pesos para gerar saída, que é repassada às camadas subsequentes. As redes neurais são usadas para tarefas como reconhecimento de padrões, classificação e regressão em áreas como aprendizado de máquina e inteligência artificial.
CNN significa Rede Neural Convolucional, um tipo específico de rede neural projetada para processar e analisar dados visuais, como imagens e vídeos. CNNs usam camadas convolucionais para aprender automaticamente representações hierárquicas de recursos a partir de dados de entrada. Eles são amplamente utilizados em tarefas de visão computacional, como detecção de objetos, classificação de imagens e reconhecimento facial, devido à sua capacidade de capturar hierarquias espaciais em dados.
A principal diferença entre a CNN e uma rede neural geral está na sua arquitetura e aplicação. Embora as redes neurais em geral se refiram a uma ampla classe de modelos computacionais inspirados nas redes neurais biológicas, as CNNs são especializadas no tratamento de dados visuais através de camadas convolucionais. As CNNs se destacam em tarefas que exigem compreensão espacial e extração de recursos de imagens e vídeos, aproveitando pesos compartilhados e aprendizado hierárquico de recursos.
Uma rede neural refere-se a um modelo computacional composto por nós interconectados, ou neurônios, que processam e transmitem informações por meio de conexões ponderadas. As redes neurais são inspiradas na estrutura neural do cérebro humano e são capazes de aprender a partir de dados para realizar tarefas como reconhecimento de padrões, previsão e tomada de decisões em vários campos, incluindo aprendizado de máquina e inteligência artificial.
CNN, ou Rede Neural Convolucional, tem esse nome porque incorpora camadas convolucionais como componente fundamental de sua arquitetura. Camadas convolucionais aplicam filtros, ou kernels, aos dados de entrada para extrair hierarquias espaciais de recursos, tornando as CNNs altamente eficazes para tarefas que envolvem análise visual de dados. Esse design permite que as CNNs aprendam e detectem automaticamente padrões em imagens e vídeos, distinguindo-os de outros tipos de redes neurais.
CNN, abreviação de Convolutional Neural Network, refere-se a um tipo de arquitetura de rede neural projetada especificamente para processar e analisar dados visuais, como imagens e vídeos. As CNNs aproveitam camadas convolucionais para aplicar filtros sistematicamente aos dados de entrada, capturando hierarquias espaciais de recursos. Isso torna as CNNs particularmente eficazes para tarefas de visão computacional, incluindo classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento facial, onde a compreensão das relações espaciais e a extração de características significativas são cruciais.