Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) - это тип нейронных сетей, специально разработанный для обработки данных с пространственной структурой, таких как изображения. Они были вдохновлены идеей организации зрительной коры мозга животных, где клетки реагируют на небольшие локальные области визуального поля.
Основным преимуществом сверточных нейронных сетей является способность автоматически извлекать иерархические структуры из данных. Это достигается за счет использования операций свертки и пулинга, которые позволяют сети распознавать различные фичи и уменьшать размерность данных.
Сверточные нейронные сети состоят из нескольких слоев: сверточных слоев, слоев пулинга и полносвязанных слоев. Сверточные слои содержат фильтры, которые скользят по входным данным и вычисляют свертку между фильтром и областью данных. Слои пулинга используются для уменьшения размерности данных и повышения инвариантности к масштабу и сдвигам. Полносвязанные слои позволяют комбинировать полученные фичи и делать окончательные предсказания.
Сверточные нейронные сети широко применяются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений, детекция объектов, сегментация изображений и другие. Они показывают высокую точность и способны обучаться на больших объемах данных.
В заключение, сверточные нейронные сети являются мощным инструментом в области обработки изображений и других задач, где пространственная структура данных имеет ключевое значение. Их способность автоматически извлекать признаки и делать сложные предсказания делает их одним из самых эффективных подходов в современном машинном обучении.