컨볼 루션 뉴럴 네트워크 란 무엇입니까?

컨볼 루션 신경망은 특정한 방식으로 기능하도록 만들어진 인공 뉴런 또는 뉴런 시뮬레이터의 특정 유형의 배열입니다. 신경망은 생물학적 뉴런의 생물학적 그룹 또는 생물학적 뉴런과 동일한 방식으로 작동하도록 프로그램 된 의사 뉴런의 인공 그룹입니다. 인공 신경 네트워크는 인간 또는 동물 두뇌의 기능을 모방하려고합니다.

대부분의 경우 컨볼 루션 신경망은 일종의 뇌 활동을 시뮬레이션하기 위해 만들어진 인공 신경망입니다. 전문가들은 이러한 모델을 "생물학적 영감"이라고 부릅니다. 이들 중 일부는 정보를 매우 복잡한 방식으로 처리하여 생물학적 신경망이 학습하는 방식으로 학습 할 수도 있습니다.

컨볼 루션 신경망의 가장 널리 사용되는 것은 인간 또는 동물 비전의 시뮬레이션입니다. 이러한 응용 프로그램은 종종 뇌가 자연스럽게하는 일을 기술이 인공적으로 수행하는 데 도움이되는 입력과 출력의 조합에 중점을 둡니다. 이러한 종류의 시뮬레이션을 달성하려면 레이어라고도하는 많은 복잡한 방법이 필요합니다. 이것들은 종종 독자들이 컨볼 루션 신경망이 어떻게 구성되어 있는지 이해하도록 돕는 시각적 모델을 통해 표시됩니다.

일반적으로 컨볼 루션 신경망을 구현하는 과학자들은 뇌가 이미지를 처리하는 구체적인 방법 중 일부를 알아 냈습니다. 인공 지능은 최근에 발전해 왔으며, 이제 과학자들은 기술이 생물학적 비전에 배타적 인 일부 작업을 수행하게 할 수 있습니다. 이 중 하나는 얼굴 인식입니다. 고급 알고리즘을 사용하면 카메라 및 기타 장치에서 이미지를 효과적으로 선별하고 개별 얼굴을 인식 할 수 있습니다.

다양한 유형의 컨볼 루션 신경망 모델은 다양한 시력을 시뮬레이션하는 전체 이미지를 분석하기 위해 다른 기능을 인식하도록 만들어졌습니다. 이러한 기술 중 일부에는 특정 범위의 조명에 대한 고급 필터 나 기술이 사람과 동물의 방식으로 "보도록"도와주는 기타 도구가 있어야합니다. 컨볼 루션 신경망은 그 장점을 엄격히 테스트하고 평가해야하며, 결과의 구체적인 달성은 이러한 기술이 인간이나 동물의 뇌를 어느 정도 모방 할 수 있음을 증명합니다.

컨볼 루션 신경망 (convolutional neural network)은 다양한 애플리케이션을 위해 만들어졌습니다. 여기에는 얼굴 인식 카메라와 같은 소비자 제품 사용이 포함됩니다. 이러한 종류의 기술에 대한 많은 보안 응용 프로그램과 강력한 데이터 선별 리소스로 컨볼 루션 신경망을 사용합니다. 과학자들은 이미지에서 얼굴 수를 확인하거나 다른 스케일, 조명 또는 기타 조건에서 얼굴을 정확하게 식별 할 수 있도록 이러한 시뮬레이터로 더 복잡한 작업을 계속 수행하고 있습니다.