Wat is een convolutioneel neuraal netwerk?
Een convolutioneel neuraal netwerk is een bepaald type rangschikking van kunstmatige neuronen of neuronsimulatoren, die op een bepaalde manier worden gebruikt. Neurale netwerken zijn biologische groepen neuronen of kunstmatige groepen pseudo-neuronen die zijn geprogrammeerd om op dezelfde manier te werken als biologische neuronen. Kunstmatige neurale netwerken proberen functies van de menselijke of dierlijke hersenen te imiteren.
In de meeste gevallen is een convolutioneel neuraal netwerk gewoon een kunstmatig neuraal netwerk dat is gemaakt om een soort hersenactiviteit te simuleren. Experts noemen deze modellen 'biologisch geïnspireerd'. Sommige kunnen misschien ook leren op de manier waarop een biologisch neuraal netwerk leert, door informatie op zeer complexe manieren te verwerken.
Een van de meest voorkomende toepassingen van convolutionele neurale netwerken is de simulatie van menselijke of dierlijke visie. Deze toepassingen richten zich vaak op de combinatie van invoer en uitvoer die de technologie helpen kunstmatig te doen wat een brein van nature doet. Veel complexe methoden, soms lagen genoemd, zijn nodig om dit soort simulatie te bereiken. Deze worden vaak weergegeven door middel van visuele modellen die lezers helpen begrijpen hoe een convolutioneel neuraal netwerk is opgezet.
Over het algemeen hebben wetenschappers die convolutionele neurale netwerken implementeren enkele van de specifieke manieren bedacht waarop hersenen beelden verwerken. Kunstmatige intelligentie is de laatste tijd vooruitgegaan en nu kunnen wetenschappers technologieën laten uitvoeren die een aantal taken waren die voorheen exclusief waren voor biologische visie. Een daarvan is gezichtsherkenning, waarbij geavanceerde algoritmen camera's en andere apparaten in staat stellen om effectief beelden te screenen en een individueel gezicht te herkennen.
Veel soorten convolutionele neurale netwerkmodellen zijn gemaakt om verschillende functies te herkennen om een volledig beeld te analyseren dat een gezichtsveld zou simuleren. Sommige van deze technologieën moeten ook geavanceerde filters hebben voor bepaalde reeksen licht of andere hulpmiddelen die technologieën helpen te 'zien' op de manier waarop mensen en dieren dat doen. Convolutionele neurale netwerken moeten grondig worden getest en op hun merites worden beoordeeld, waarbij de specifieke resultaten aantonen dat deze technologieën het menselijke of dierlijke brein, althans tot op zekere hoogte, kunnen imiteren.
Convolutionele neurale netwerken worden ook gemaakt voor verschillende toepassingen. Deze omvatten het gebruik van consumentenproducten, zoals camera's voor gezichtsherkenning. Er zijn ook veel beveiligingstoepassingen voor dit soort technologieën en het gebruik van convolutionele neurale netwerken als een krachtige bron voor het zeven van gegevens. Wetenschappers blijven werken aan het bereiken van meer complexiteit met deze simulatoren, bijvoorbeeld om het aantal gezichten in een afbeelding te controleren of om gezichten in verschillende schalen, belichting of andere omstandigheden correct te identificeren.