Konvoliucinis neuroninis tinklas
Konvoliucinis neuroninis tinklas – dirbtinio neuroninio tinklo rūšis, dažniausiai taikoma kompiuterinės regos srityje, t. y., vaizdų atpažinimui, objektų radimui ir identifikavimui nuotraukose ir panašiai.
Pradedant nuo 2012 metų, kai konvoliucinis neuroninis AlexNet tinklas ženkliai aplenkė daug metų dominavusius klasikinius kompiuterinės regos algoritmus[1] atliekant vaizdų klasifikavimo ImageNet užduotį, didelė dalis kompiuterinės regos užduočių praktikoje atliekama būtent šio tipo neuroniniais tinklais[2].
Pradinė konvoliucinių neuronų tinklų struktūra ir veikimas buvo įkvėpti smegenyse vykstančių vaizdo atpažinimo procesų[3], tačiau techninis šio metodo įgyvendinimas gamtoje ir kompiuteriuose skiriasi[4].
Šaltiniai
[redaguoti | redaguoti vikitekstą]- ↑ Krizhevsky, Alex. „ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks“ (PDF). Suarchyvuotas originalas (PDF) 2013-05-12. Nuoroda tikrinta 2019-07-08.
- ↑ Jiuxiang Gu et al. (2018). "Recent advances in convolutional neural networks". Pattern Recognition. Volume 77, May 2018, Pages 354-377.
- ↑ Hubel, D. H.; Wiesel, T. N. (1968-03-01). „Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex“. The Journal of Physiology. 195 (1): 215–243. doi:10.1113/jphysiol.1968.sp008455. ISSN 0022-3751. PMC 1557912. PMID 4966457.
- ↑ Fukushima, Kunihiko (1980). „Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position“ (PDF). Biological Cybernetics. 36 (4): 193–202. doi:10.1007/BF00344251. PMID 7370364.
|
Šis straipsnis apie informatiką (kompiuterių mokslą) yra nebaigtas. Jūs galite prisidėti prie Vikipedijos papildydami šį straipsnį. |