Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Kun je me een overzicht geven op hoog niveau over hoe Convolutions werkt in Neural Networks? Ik weet van Sobel filters en begrijp hoe ze werken, maar ik weet niet hoe/of het idee vertaalt naar Convolutions. Ik ken een redelijk beetje Linear Algebra en begrijp ook volledig verbonden lagen en activeringsfuncties, als dat relevant is voor de uitleg.

###

### Antwoord:
Kun je me een overzicht geven op hoog niveau over hoe Convolutions werkt in Neural Networks? Ik weet van Sobel filters en begrijp hoe ze werken, maar ik weet niet hoe/of het idee vertaalt naar Convolutions. Ik ken een redelijk beetje Linear Algebra en begrijp ook volledig verbonden lagen en activeringsfuncties, als dat relevant is voor de uitleg.
Convolutional Neural Networks (CNNs) zijn een soort neuraal netwerk dat gewoonlijk gebruikt wordt voor het verwerken van afbeeldingen, zoals objectherkenning en classificatie. CNNs gebruiken convolutional lagen, die filters (of kernels) toepassen op een ingangsbeeld om eigenschappen te extraheren. Een gebruikelijk type filter dat gebruikt wordt in CNNs is het Sobel filter, dat gebruikt wordt om randen te detecteren in een afbeelding. Het Sobel filter bestaat uit twee afzonderlijke filters, één voor het detecteren van horizontale randen en één voor het detecteren van verticale randen. Dit zijn kleine matrixen van gewichten die over het beeld glijden, het uitvoeren van element-wise vermenigvuldiging met elke pixel in het beeld en dan de resultaten opsommeren om een functiekaart te maken. Echter, in tegenstelling tot de Sobel filter die gebruikt wordt in een CNN, wordt het filter meestal geleerd door het netwerk tijdens de training in plaats van handmatige bediening. Het netwerk kan lokale patronen en functies in de afbeeldingen detecteren, zoals randen.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Kun je me een overzicht geven op hoog niveau over hoe Convolutions werkt in Neural Networks? Ik weet van Sobel filters en begrijp hoe ze werken, maar ik weet niet hoe/of het idee vertaalt naar Convolutions. Ik ken een redelijk beetje Linear Algebra en begrijp ook volledig verbonden lagen en activeringsfuncties, als dat relevant is voor de uitleg.

###

### Antwoord:
Convolutional Neural Networks (CNNs) zijn een soort neuraal netwerk dat gewoonlijk gebruikt wordt voor het verwerken van afbeeldingen, zoals objectherkenning en classificatie. CNNs gebruiken convolutional lagen, die filters (of kernels) toepassen op een ingangsbeeld om eigenschappen te extraheren. Een gebruikelijk type filter dat gebruikt wordt in CNNs is het Sobel filter, dat gebruikt wordt om randen te detecteren in een afbeelding. Het Sobel filter bestaat uit twee afzonderlijke filters, één voor het detecteren van horizontale randen en één voor het detecteren van verticale randen. Dit zijn kleine matrixen van gewichten die over het beeld glijden, het uitvoeren van element-wise vermenigvuldiging met elke pixel in het beeld en dan de resultaten opsommeren om een functiekaart te maken. Echter, in tegenstelling tot de Sobel filter die gebruikt wordt in een CNN, wordt het filter meestal geleerd door het netwerk tijdens de training in plaats van handmatige bediening. Het netwerk kan lokale patronen en functies in de afbeeldingen detecteren, zoals randen.