Convolutionele neurale netwerken (CNN)

Convolutionele neurale netwerken (ook bekend als CNN's) zijn een type kunstmatig neuraal netwerk dat wordt gebruikt in computer vision en machine learning. Ze zijn ontworpen om kenmerken in afbeeldingen en andere soorten gegevens te identificeren.

CNN's zijn gebaseerd op het idee van een convolutielaag, die een afbeelding als invoer neemt en deze door een reeks filters of kernels haalt om specifieke kenmerken te identificeren. Een convolutielaag kan bijvoorbeeld randen en vormen in een afbeelding detecteren. De output van de convolutielaag is een kenmerkvector die wordt gebruikt om objecten te identificeren en te classificeren.

De architectuur van een CNN bestaat uit convolutielagen, poollagen en volledig verbonden lagen. De convolutielagen zijn verantwoordelijk voor het identificeren van de kenmerken in een afbeelding. De poolinglagen worden gebruikt om de dimensionaliteit van de kenmerkvector te verminderen. De volledig verbonden lagen worden gebruikt om de relaties tussen de geïdentificeerde kenmerken en klassen te leren.

CNN's worden vaak gebruikt in beeldgerelateerde taken, zoals gezichtsherkenning, objectdetectie en beeldsegmentatie. Ze kunnen ook worden gebruikt in natuurlijke taalverwerking voor sentimentanalyse, tekstclassificatie en vraag-antwoordsystemen.

Naast hun toepassingen in computer vision en natuurlijke taalverwerking, worden CNN's ook gebruikt in de gezondheidszorg, robotica, autonome voertuigen en datamining. De potentiële toepassingen van CNN's zijn vrijwel onbeperkt.

Convolutionele Neurale Netwerken zijn een krachtig hulpmiddel voor computer vision en machine learning. Door patronen en kenmerken in beelden te identificeren, maken ze de ontwikkeling van talloze vision-gerelateerde toepassingen mogelijk, van gezichtsherkenning tot autonome voertuignavigatie.