Конволюционные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) являются одним из самых популярных и эффективных методов машинного обучения, используемых в обработке изображений, видео, голоса и текста. Они обладают способностью автоматического обучения и распознавания паттернов и особенностей в данных.
Основным преимуществом сверточных нейронных сетей является их способность рассматривать данные в иерархической структуре, что позволяет им извлекать признаки на разных уровнях абстракции. Каждый слой сети содержит несколько фильтров (ядер), которые сканируют изображение или другой тип данных и выделяют определенные шаблоны и характеристики.
После извлечения признаков в CNN применяются дополнительные слои для классификации или регрессии по полученным данным. Эти слои обычно состоят из полносвязанных нейронов, которые осуществляют окончательное решение о том, что изображено на изображении или какие данные представлены.
В целом, CNN показывают отличную производительность в различных областях, таких как распознавание лиц, обнаружение объектов на изображениях, медицинская диагностика, автомобильное виденье и многие другие. Они продолжают развиваться и улучшаться благодаря исследованиям в области глубокого обучения и искусственного интеллекта.