Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN)

Mạng thần kinh chuyển đổi (còn được gọi là CNN) là một loại mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng trong thị giác máy tính và học máy. Chúng được thiết kế để xác định các đặc điểm trong hình ảnh và các loại dữ liệu khác.

CNN dựa trên ý tưởng về lớp tích chập, lớp này lấy hình ảnh đầu vào và chuyển nó qua một bộ bộ lọc hoặc hạt nhân để xác định các tính năng cụ thể. Ví dụ: lớp tích chập có thể phát hiện các cạnh và hình dạng trong ảnh. Đầu ra của lớp tích chập là một vectơ đặc trưng, được sử dụng để xác định các đối tượng và phân loại chúng.

Kiến trúc của CNN bao gồm các lớp tích chập, các lớp gộp và các lớp được kết nối đầy đủ. Các lớp chập chịu trách nhiệm xác định các đặc điểm trong ảnh. Các lớp gộp được sử dụng để giảm tính chiều của vectơ đặc trưng. Các lớp được kết nối đầy đủ được sử dụng để tìm hiểu mối quan hệ giữa các tính năng và lớp được xác định.

CNN thường được sử dụng trong các tác vụ liên quan đến hình ảnh, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh. Chúng cũng có thể được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và hệ thống trả lời câu hỏi.

Ngoài các ứng dụng trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, CNN còn được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe, robot, xe tự hành và khai thác dữ liệu. Các ứng dụng tiềm năng của CNN hầu như là vô hạn.

Mạng thần kinh chuyển đổi là một công cụ mạnh mẽ cho thị giác máy tính và học máy. Bằng cách xác định các mẫu và đặc điểm trong hình ảnh, chúng cho phép phát triển vô số ứng dụng liên quan đến thị giác, từ nhận dạng khuôn mặt đến điều hướng xe tự động.