Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) - это класс искусственных нейронных сетей, специально разработанных для анализа изображений. Они являются одним из наиболее эффективных подходов к обработке и распознаванию визуальной информации.
Основным элементом сверточных нейронных сетей являются сверточные слои, которые позволяют автоматически изучать признаки в изображениях на различных уровнях абстракции. Каждый сверточный слой состоит из фильтров (ядер), которые скользят по входному изображению и выделяют определенные характеристики, такие как границы, узоры, текстуры и т. д.
После сверточных слоев обычно следуют слои пулинга, которые уменьшают размерность представления признаков и повышают устойчивость к позиционным изменениям объектов на изображении.
Сверточные нейронные сети обычно представляют из себя сеть, состоящую из нескольких сверточных слоев, слоев пулинга и полносвязных слоев, которые соединяют конечные признаки с выходными классами.
Эффективность CNN в обработке изображений обусловлена их способностью автоматически извлекать признаки из входных данных и строить иерархическое представление информации. CNN позволяют создавать модели для задач распознавания объектов, классификации изображений, детекции объектов и других задач компьютерного зрения.
Таким образом, сверточные нейронные сети представляют собой мощный инструмент для работы с изображениями и видео и находят широкое применение в различных областях, таких как медицина, автомобильная промышленность, контроль качества и другие сферы.