Как работает алгоритм сверточной нейронной сети и для каких задач он может быть использован?

@kaleigh 

Алгоритм сверточной нейронной сети (Convolutional Neural Network, CNN) используется для анализа и обработки изображений, видео и звуковых сигналов. Он был разработан для того, чтобы автоматически обнаруживать и извлекать признаки из этих данных, позволяя нейронной сети классифицировать их.

Архитектура сверточной нейронной сети состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенную функцию. Слой свертки используется для обнаружения признаков изображения, таких как границы, текстуры и формы. Затем, слой подвыборки сжимает размерность выходных данных от предыдущего слоя и уменьшает количество параметров в сети, что помогает избежать переобучения. После этого, слой полносвязной нейронной сети принимает входные данные, представляя их в виде вектора и применяет функцию активации для получения более сложных представлений признаков и принятия решения.

CNN может быть использована для различных задач, таких как распознавание объектов на изображениях, классификация изображений, детектирование и сегментация объектов, распознавание речи и обработка аудио-сигналов. CNN стала популярной и успешной в обработке изображений, и ее применение продолжает расширяться в различных областях, включая медицину, робототехнику, автомобильную промышленность и многие другие.