Réseaux de neurones convolutionnels

1. Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel?
2. Qu'est-ce que CNN en Deep Learning?
3. Quel est le principal avantage de CNN?

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.

Quel est le principal avantage de CNN?

Le principal avantage de CNN par rapport à ses prédécesseurs est qu'il détecte automatiquement les caractéristiques importantes sans aucune supervision humaine. Par exemple, étant donné de nombreuses photos de chats et de chiens, il apprend des caractéristiques distinctives pour chaque classe par elle-même.