Data Analysis / Big Data

Сверточные нейронные сети (CNN)

Простым языком пытаемся объяснить начинающим программистам, что такое сверточные нейронные сети. В этом нам помогла одна из преподавательниц наших буткемпов, Полунина Полина.

Сверточные нейронные сети (CNN) – это класс глубоких нейронных сетей, которые обладают специализированной архитектурой для обработки данных, имеющих пространственную структуру, таких как изображения. Они широко применяются в компьютерном зрении, распознавании образов, анализе временных рядов и других задачах, где важно учитывать пространственные зависимости между данными.

Основными строительными блоками CNN являются сверточные слои, пулинг-слои и полносвязанные слои. Сверточные слои состоят из фильтров (ядер), которые скользят по входным данным и вычисляют локальные признаки. Пулинг-слои уменьшают размерность данных, сохраняя важные признаки. Полносвязанные слои объединяют все признаки для принятия окончательного решения.

Для обучения CNN используется метод обратного распространения ошибки, который позволяет оптимизировать веса сети с целью минимизации ошибки на обучающем наборе данных. При этом часто применяются функции активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit), которые помогают улучшить скорость обучения и предотвратить проблему затухания градиента.

Одной из ключевых особенностей CNN является возможность извлечения иерархии признаков на разных уровнях абстракции. Более низкие слои могут выделять простые фичи, такие как грани и углы, в то время как более высокие слои могут распознавать более сложные паттерны, например, лица или объекты.

Читать: https://habr.com/ru/articles/838892/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

👍2

477 views11:07