Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN)

Konvolutsioonilised närvivõrgud (tuntud ka kui CNN-id) on tehisnärvivõrgu tüüp, mida kasutatakse arvutinägemises ja masinõppes. Need on loodud kujutiste ja muud tüüpi andmete funktsioonide tuvastamiseks.

CNN-id põhinevad konvolutsioonilise kihi ideel, mis võtab sisendpildi ja edastab selle konkreetsete funktsioonide tuvastamiseks läbi filtrite või tuumade komplekti. Näiteks võib konvolutsiooniline kiht tuvastada pildil olevaid servi ja kujundeid. Konvolutsioonikihi väljundiks on tunnusvektor, mida kasutatakse objektide tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks.

CNN-i arhitektuur koosneb konvolutsioonikihtidest, ühendavatest kihtidest ja täielikult ühendatud kihtidest. Konvolutsioonikihid vastutavad kujutise tunnuste tuvastamise eest. Koondamiskihte kasutatakse tunnusvektori mõõtmete vähendamiseks. Täielikult ühendatud kihte kasutatakse tuvastatud tunnuste ja klasside vaheliste suhete õppimiseks.

CNN-e kasutatakse tavaliselt piltidega seotud ülesannetes, nagu näotuvastus, objektide tuvastamine ja kujutise segmenteerimine. Neid saab kasutada ka loomuliku keele töötlemisel tundeanalüüsi, teksti klassifitseerimise ja küsimustele vastamise süsteemide jaoks.

Lisaks arvutinägemise ja loomuliku keele töötlemise rakendustele on CNN-e kasutatud ka tervishoius, robootikas, autonoomsetes sõidukites ja andmekaevanduses. CNN-ide potentsiaalsed rakendused on praktiliselt piiramatud.

Konvolutsioonilised närvivõrgud on võimas tööriist arvutinägemise ja masinõppe jaoks. Tuvastades piltidel mustreid ja funktsioone, võimaldavad need arendada lugematuid nägemisega seotud rakendusi, alates näotuvastusest kuni autonoomse sõidukinavigatsioonini.