Was meinen Sie mit konvolutionären neuronalen Netzwerken?
Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eine Art tiefes neuronales Netzwerk, das hauptsächlich für Bilderkennungs- und Klassifizierungsaufgaben verwendet wird. Sie bestehen aus mehreren Schichten von Neuronen, einschließlich konvolutionaler Schichten, Pooling-Layern und vollverbundenen Schichten. Convolutionale Schichten wenden verschiedene Filter auf die Eingabebilder an und extrahieren Funktionen daraus. Pooling Layer reduzieren die Größe der Feature Maps und helfen, die Anzahl der Parameter im Netzwerk zu reduzieren. Vollverbundene Schichten verbinden alle Neuronen im Netzwerk und ermöglichen es ihnen, komplexe Muster aus den Eingabedaten zu lernen.