Verilmiş abzasdan verilən məlumata görə, konavollu neyron şəbəkələri maşın öyrənməyə necə malikdir?
Dərin öyrənmədə, bir konoklu bir neyron şəbəkəsi (CNN), vizual görüntüləri təhlil etmək üçün ən çox tətbiq olunan süni sinir şəbəkəsinin sinfidir.CNNN, ümumi matrisin çoxalmasının yerində konvold adlı bir riyazi əməliyyatdan istifadə edir.Xüsusi olaraq piksel məlumatlarını emal etmək üçün hazırlanmış və görüntü tanınması və emalında istifadə olunur.Görünüş və video tanınma, tövsiyə edən sistemlər, şəkil təsnifatı, görüntü seqmentləşdirmə, tibbi görüntü analizi, təbii dil emalı, beyin-kompüter interfeysi və maliyyə vaxt seriyaları var.

CNNS, həmçinin növbə dəyişikliyi və ya kosmik invariant süni neyron şəbəkələri (Siann) kimi tanınırƏks-intuitiv olaraq, əksər konvolutional neyron şəbəkələri, giriş üçün tətbiq edilməsi səbəbiylə tərcüməyə qədər dəyişməz deyil.

CNNS çoxtərəfli perceptrons-un müntəzəm versiyalarıdır.Multilayer perceptrons ümumiyyətlə tam bağlı şəbəkələrdir, yəni bir təbəqədəki hər bir neyron növbəti təbəqədəki bütün neyronlara qoşulur.Bu şəbəkələrin "tam bağlantısı" onları həddən artıq boşaltmağa meylli edir.Tipik nizamlama yolları və ya həddən artıq asılmasının qarşısını alır: təlim zamanı (çəki çürüməsi) və ya kəsilmə zamanı (atılan bağlantılar, damla və s.) Cnns-in səciyyələnən əsas prinsipləri öyrənməsi ehtimalını artırırzəif məskunlaşmış bir dəstin qərəzindən daha çox məlumat bazası verilir.
Bir konqutal neyron şəbəkəsi (CNN) hər bir neyronun növbəti təbəqədəki hər neyronla əlaqəli olduğu tam qoşulmuş bir təbəqəyə malikdir, bu quruluş həddindən artıq boşalmağın qarşısını almağa kömək edir