Сверточные нейронные сети

Сверточнные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — это специальная архитектура искусственных нейронных сетей, особенно эффективная для обработки изображений. 

Основные особенности CNN:

- Наличие сверточных слоев, выполняющих операцию свертки с изображением с помощью множества фильтров. Позволяет эффективно извлекать признаки.

- Наличие слоев подвыборки (pooling), уменьшающих размерность данных путем усреднения/максимилизации. Повышает устойчивость к искажениям.

- Разреженные (sparse) связи между нейронами. Каждый нейрон соединен только с небольшим локальным участком предыдущего слоя.

- Иерархическая организация: изображение обрабатывается последовательно от простых признаков к сложным.

Благодаря этому CNN хорошо маштабируются для изображений большого размера и устойчивы к сдвигам, поворотам и другим искажениям.

CNN широко применяются в задачах компьютерного зрения: классификации изображений, обнаружении объектов, семантической сегментации, распознавании лиц и др. Первые успехи CNN для изображений наблюдались в 2012 году, и с тех пор они стали одним из основных подходов глубокого обучения для компькомпь