Одним из типов нейронных сетей, который обрабатывает данные с помощью свертки, являются сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Этот тип нейронных сетей часто применяется в задачах компьютерного зрения, распознавания образов и обработки изображений.
Сверточные нейронные сети состоят из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенные операции. Основными слоями сверточной нейронной сети являются сверточный слой, слой подвыборки и полносвязный слой.
Сверточный слой является основным слоем сверточных нейронных сетей и выполняет операцию свертки над входными данными. Эта операция позволяет извлекать признаки из изображений, что позволяет сети распознавать образы и объекты на изображениях.
Слой подвыборки используется для уменьшения размерности данных и повышения инвариантности к их изменениям. Этот слой позволяет упрощать представление изображений, сохраняя при этом ключевые признаки.
Полносвязный слой используется для объединения всех выходов предыдущих слоев и сделать окончательное предсказание. В этом слое происходит классификация изображений на определенные категории или классы.
Использование сверточных нейронных сетей позволяет эффективно обрабатывать данные, особенно изображения, и добиться высоких результатов в задачах компьютерного зрения.