Wenn Sie Partnerlinks in unseren Inhalten folgen, erhalten wir möglicherweise eine Provision. Dabei entstehen Ihnen keine zusätzliche Kosten. Wir zeigen transparent, wie Was ist ein “Faltungsneuronales Netzwerk”?
Ein Convolutional Neural Network (CNN), zu deutsch: faltungsneuronales Netzwerk, ist ein spezieller Typ eines künstlichen neuronalen Netzes, das Perceptrons, einen Algorithmus für maschinelles Lernen, für überwachtes Lernen verwendet, um Daten zu analysieren. CNNs werden für die Bildverarbeitung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere kognitive Aufgaben eingesetzt.
Ein Faltungsneuronales Netzwerk ist auch als ConvNet bekannt.
Techopedia erklärt das Faltungsneuronale Netzwerk
Wie andere Arten künstlicher neuronaler Netze verfügt ein neuronales Faltungsnetz über eine Eingabeschicht, eine Ausgabeschicht und verschiedene versteckte Schichten. Einige dieser Schichten sind Faltungsschichten, die ein mathematisches Modell verwenden, um Ergebnisse an nachfolgende Schichten weiterzugeben. Dies simuliert einige der Vorgänge im menschlichen visuellen Kortex.
CNNs sind ein grundlegendes Beispiel für Deep Learning, bei dem ein anspruchsvolleres Modell die Entwicklung der künstlichen Intelligenz vorantreibt, indem es Systeme anbietet, die verschiedene Arten der biologischen menschlichen Gehirnaktivität simulieren.
