Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) - это класс нейронных сетей, которые специально разработаны для обработки и анализа структурированных данных, таких как изображения. Они используются для решения задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, детекцию объектов, сегментацию и многое другое.
Основным отличием CNN от других типов нейронных сетей является специальная архитектура, основанная на использовании операций свертки (convolution) и пулинга (pooling). Свертка позволяет извлекать важные признаки из изображения путем перемещения фильтра по всей его поверхности и умножения значений пикселей на веса фильтра. Пулинг, в свою очередь, уменьшает размер полученных карт признаков, сохраняя при этом их важные характеристики.
Другой важной особенностью CNN является наличие нескольких слоев (обычно сверточных слоев, слоев пулинга и полносвязанных слоев), которые поочередно извлекают признаки из входных данных на разных уровнях абстракции. Это позволяет сети автоматически изучать иерархические признаки изображений, начиная с низкоуровневых характеристик, таких как линии и углы, и заканчивая более сложными паттернами и объектами.
В итоге сверточные нейронные сети позволяют эффективно и точно анализировать изображения, что делает их одним из наиболее популярных инструментов в области компьютерного зрения и машинного обучения.