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Cosa sono le reti neurali convoluzionali CNN? Introduzione alle reti neurali convoluzionali

Nei precedenti articoli abbiamo parlato molto di deep learning, reti neurali e tipi di esse, ma oggi in questo articolo impareremo a conoscere le reti ANN un tipo di rete neurale della famiglia del deep learning.


Cosa sono le reti neurali convoluzionali CNN? Introduzione alle reti neurali convoluzionali
Cosa sono le reti neurali convoluzionali CNN? Introduzione alle reti neurali convoluzionali


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Cos'è una rete neurale?

Una rete neurale è una serie di algoritmi che tenta di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati attraverso un processo che imita il modo in cui opera il cervello umano . le reti neurali si riferiscono a sistemi di neuroni .


la rete neurale è anche un insieme di neuroni organizzati . Queste reti neurali hanno molti strati tra gli strati di input e output che e gli strati tra di loro sono nascosti.


Cos'è un neurone?

Un neurone è una funzione matematica ogni neurone riceve un input ed elabora l'informazione particolare e restituisce l'output.

Cos'è un neurone?
Cos'è un neurone?

dove x1,x2,x3 sono input e w1,w2,w3 sono i loro pesi e li ranghiamo in un neurone e y è l'output dato dal neurone.



Che cos'è una rete neurale convoluzionale (CNN)?

Le reti neurali convoluzionali (CNN o ConvNet) sono un tipo di rete neurale artificiale utilizzata per analizzare le immagini visive . Le mappe delle funzionalità vengono generate utilizzando un'architettura a peso condiviso di kernel di convoluzione o filtri che scorrono lungo le funzionalità di input e forniscono risposte equivarianti di traduzione .


Che cos'è una rete neurale convoluzionale (CNN)?
Che cos'è una rete neurale convoluzionale (CNN)?

Le reti neurali convoluzionali si distinguono dalle altre reti neurali per le loro prestazioni superiori con input di segnali di immagini , voce o audio . Hanno tre tipi principali di layer, che sono: Convolutional Layer , Pooling Layer e Fully-Connected Layer .


Cosa è Strato convoluzionale ?

Lo strato convoluzionale è il componente più importante di una CNN perché è dove avviene la maggior parte del calcolo . Richiede dati di input, un filtro e una mappa delle caratteristiche, tra le altre cose.


Cosa è lo Strato di pooling ?

Il raggruppamento dei livelli , noto anche come downsampling , riduce il numero di parametri nell'input eseguendo la riduzione della dimensionalità. Il processo di raggruppamento , come il livello convoluzionale , fa scorrere un filtro sull'intero input, ma questo filtro non ha pesi .


Cosa è il Livello completamente connesso ?

Il nome del livello completamente connesso è autoesplicativo. Nei livelli parzialmente collegati, i valori dei pixel dell'immagine di input non sono direttamente collegati al livello di output. Ogni nodo nel livello di output, d'altra parte, si connette direttamente a un nodo nel livello precedente nel livello completamente connesso.


Come funzionano le CNN?

Più strati di neuroni artificiali costituiscono reti neurali convoluzionali . I neuroni artificiali sono funzioni matematiche che calcolano la somma ponderata di vari input e producono un valore di attivazione, simile alle loro controparti biologiche. Il componente di base delle reti neurali artificiali , il neurone artificiale, ha la struttura seguente.



L'azione di ogni neurone è determinata dai suoi pesi. I neuroni artificialiin una CNN rilevano numerose proprietà visive quando alimentati con valori di pixel.

Speriamo davvero che questo articolo sia riuscito a darti l'infarinatura che cercavi sulle CNN.

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