Réseau neuronal convolutionnel

1. Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel?
2. Qu'est-ce que CNN en Deep Learning?
3. Pourquoi utiliser des réseaux de neurones convolutionnels?

Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel?

Un réseau neuronal convolutionnel (CNN ou ConvNet) est une architecture de réseau pour l'apprentissage en profondeur qui tire directement des données. Les CNN sont particulièrement utiles pour trouver des modèles dans les images pour reconnaître les objets, les classes et les catégories. Ils peuvent également être assez efficaces pour classer les données audio, les séries chronologiques et les données du signal.

Qu'est-ce que CNN en Deep Learning?

Dans l'apprentissage en profondeur, un réseau neuronal convolutionnel ou CNN est un type de réseau neuronal artificiel, qui est largement utilisé pour la reconnaissance et la classification des images / objets. Deep Learning reconnaît ainsi des objets dans une image en utilisant un CNN.

Pourquoi utiliser des réseaux de neurones convolutionnels?

L'avantage de l'utilisation de CNNS est leur capacité à développer une représentation interne d'une image bidimensionnelle. Cela permet au modèle d'apprendre la position et l'échelle dans des structures variantes dans les données, ce qui est important lorsque vous travaillez avec des images.