На картинке представлена сверточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN). Она используется в задачах компьютерного зрения для обработки изображений. CNN представляет собой многослойную архитектуру, состоящую из последовательности сверточных слоев, слоев подвыборки и полносвязанных слоев.
Основной принцип работы сверточной нейронной сети заключается в том, что она выделяет важные признаки изображения на различных уровнях абстракции. Сначала в сверточных слоях происходит применение фильтров к каждому участку изображения, что позволяет выделить общие признаки (границы, текстуры и прочее). Затем чередуются слои подвыборки, которые уменьшают размерность данных, сохраняя при этом важные признаки.
Каждый последующий слой сверточной нейронной сети обучается извлекать все более сложные и абстрактные признаки изображения, что позволяет добиться высокой точности при классификации изображений.
Таким образом, сверточные нейронные сети являются мощным инструментом в области компьютерного зрения и успешно применяются для решения различных задач, таких как распознавание объектов, сегментация изображений, детекция объектов и другие.