संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन)

कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (जिसे सीएनएन के रूप में भी जाना जाता है) एक प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग में किया जाता है। वे छवियों और अन्य प्रकार के डेटा में विशेषताओं की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

सीएनएन एक दृढ़ परत के विचार पर आधारित हैं, जो एक इनपुट छवि लेता है और विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करने के लिए इसे फिल्टर या कर्नेल के एक सेट के माध्यम से पास करता है। उदाहरण के लिए, एक संकेंद्रित परत किसी छवि में किनारों और आकृतियों का पता लगा सकती है। कनवल्शनल लेयर का आउटपुट एक फीचर वेक्टर है, जिसका उपयोग वस्तुओं की पहचान करने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।

सीएनएन की वास्तुकला में संकेंद्रित परतें, पूलिंग परतें और पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें शामिल हैं। किसी छवि में विशेषताओं की पहचान करने के लिए संकेंद्रित परतें जिम्मेदार होती हैं। पूलिंग परतों का उपयोग फीचर वेक्टर की आयामीता को कम करने के लिए किया जाता है। पूरी तरह से जुड़ी हुई परतों का उपयोग पहचानी गई सुविधाओं और वर्गों के बीच संबंधों को जानने के लिए किया जाता है।

सीएनएन का उपयोग आमतौर पर छवि संबंधी कार्यों में किया जाता है, जैसे चेहरे की पहचान, वस्तु का पता लगाना और छवि विभाजन। इनका उपयोग भावना विश्लेषण, पाठ वर्गीकरण और प्रश्न-उत्तर प्रणालियों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में भी किया जा सकता है।

कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उनके अनुप्रयोगों के अलावा, सीएनएन का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल, रोबोटिक्स, स्वायत्त वाहनों और डेटा खनन में भी किया गया है। सीएनएन के संभावित अनुप्रयोग वस्तुतः असीमित हैं।

कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हैं। छवियों में पैटर्न और विशेषताओं की पहचान करके, वे चेहरे की पहचान से लेकर स्वायत्त वाहन नेविगेशन तक अनगिनत दृष्टि-संबंधित अनुप्रयोगों के विकास को सक्षम करते हैं।