Конволюционная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN) - это тип искусственной нейронной сети, который часто используется для обработки и анализа изображений. Основным преимуществом CNN перед другими типами нейронных сетей является способность учитывать пространственную структуру данных, что делает их идеальными для работы с визуальными данными.
CNN состоит из нескольких слоев, включая сверточные слои, слои подвыборки и полносвязанные слои. Сверточные слои используются для извлечения признаков из входных данных, например, краев, углов, текстур и других характеристик изображения. Слои подвыборки выполняют уменьшение размерности данных, сохраняя при этом важные признаки. Полносвязанные слои используются для классификации изображений на основе извлеченных признаков.
CNN обучается методом обратного распространения ошибки, в процессе которого веса нейронной сети корректируются с целью минимизации ошибки предсказания. Этот процесс позволяет сети находить оптимальные параметры для обработки конкретных типов изображений.
Кроме работы с изображениями, CNN также может быть применена для обработки видео, аудио, текста и других типов данных. В последние годы конволюционные нейронные сети стали широко распространены и успешно применяются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, медицина, автомобильная промышленность и другие.