الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)

الشبكات العصبية التلافيفية (المعروفة أيضًا باسم CNNs) هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. وهي مصممة لتحديد الميزات الموجودة في الصور وأنواع البيانات الأخرى.

تعتمد شبكات CNN على فكرة الطبقة التلافيفية، التي تأخذ صورة مدخلة وتمررها عبر مجموعة من المرشحات أو النوى لتحديد ميزات محددة. على سبيل المثال، يمكن للطبقة التلافيفية اكتشاف الحواف والأشكال في الصورة. إن مخرجات الطبقة التلافيفية هي متجه المعالم، والذي يستخدم لتحديد الكائنات وتصنيفها.

تتكون بنية CNN من طبقات تلافيفية وطبقات تجميعية وطبقات متصلة بالكامل. الطبقات التلافيفية مسؤولة عن تحديد الميزات في الصورة. تُستخدم طبقات التجميع لتقليل أبعاد ناقل المعالم. يتم استخدام الطبقات المتصلة بالكامل للتعرف على العلاقات بين الميزات والفئات المحددة.

تُستخدم شبكات CNN بشكل شائع في المهام المتعلقة بالصور، مثل التعرف على الوجه واكتشاف الكائنات وتجزئة الصورة. ويمكن استخدامها أيضًا في معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المشاعر وتصنيف النصوص وأنظمة الإجابة على الأسئلة.

بالإضافة إلى تطبيقاتها في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية، تم استخدام شبكات CNN أيضًا في الرعاية الصحية، والروبوتات، والمركبات ذاتية القيادة، واستخراج البيانات. التطبيقات المحتملة لشبكات CNN لا حدود لها تقريبًا.

تعد الشبكات العصبية التلافيفية أداة قوية لرؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. ومن خلال تحديد الأنماط والميزات في الصور، فإنها تمكن من تطوير عدد لا يحصى من التطبيقات المتعلقة بالرؤية، بدءًا من التعرف على الوجه إلى الملاحة الذاتية للمركبة.