Сверточные нейронные сети (CNN) - это тип нейронных сетей, специализированный на анализе визуальных данных, таких как изображения и видео. Они являются одним из наиболее распространенных и эффективных методов для обработки и классификации изображений в области искусственного интеллекта.
Основной особенностью сверточных нейронных сетей является наличие слоев свертки и подвыборки. Слои свертки позволяют извлекать различные признаки из входных данных путем умножения фильтров на них, что позволяет модели улавливать различные уровни деталей в изображении. Слои подвыборки используются для уменьшения размера признакового пространства, что позволяет уменьшить вычислительную сложность модели.
Другим важным элементом CNN являются слои активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit), которые помогают сети обучаться быстрее и избежать проблемы исчезающего градиента. Также в CNN часто используются слои пулинга, которые помогают уменьшить пространственные размеры признаков и сделать модель более устойчивой к переносу.
Благодаря своей способности распознавать сложные образы и шаблоны, сверточные нейронные сети широко применяются в таких областях, как распознавание образов, компьютерное зрение, медицинская диагностика, автоматическое распознавание речи и другие. В целом, сверточные нейронные сети позволяют моделям обучаться на больших объемах данных и делать более точные прогнозы, чем традиционные алгоритмы машинного обучения.