Тип нейронных сетей которые обрабатывают данные с помощью свертки?

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) - это тип нейронных сетей, разработанный специально для обработки и анализа данных, которые имеют пространственную структуру, такие как изображения. Они обладают способностью распознавать и извлекать признаки из входных данных, что делает их идеальным инструментом для решения задач компьютерного зрения.

CNN состоят из нескольких слоев, включая сверточные слои, слои подвыборки и полносвязные слои. Сверточные слои играют ключевую роль в этом типе сетей. Они используют фильтры (ядра), которые скользят по входным данным, выполняя операцию свертки. Это позволяет извлекать различные характеристики из изображения, такие как линии, узоры и текстуры.

После сверточных слоев обычно следуют слои подвыборки, которые уменьшают размерность данных и улучшают обучение сети. Полносвязные слои на последнем этапе сети используют извлеченные признаки для классификации входных данных.

Итак, сверточные нейронные сети представляют собой эффективный метод обработки данных с пространственной структурой, и их использование широко распространено в компьютерном зрении, обработке изображений, распознавании образов и других задачах, где нужно анализировать данные с пространственной зависимостью.