Convolutional neural networks are a sub-type of neural networks. They require inputs that are ordered in one or more convolution dimensions, like samples in audio data in 1-D or pixels in images in 2-D. Convolutional neural networks process the data in a translationally equivariant way, i.e. a shift in the input data along the convolution dimension results in a corresponding shift of the outputs along that dimension. Internally they use a shared-weight architecture of the convolution kernels or filters that slide along input features.
โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional เป็นโครงข่ายประสาทชนิดย่อย พวกเขาต้องการอินพุตที่เรียงลำดับในมิติการบิดตั้งแต่หนึ่งมิติขึ้นไป เช่น ตัวอย่างในข้อมูลเสียงในรูปแบบ 1 มิติ หรือพิกเซลในรูปภาพในรูปแบบ 2 มิติ โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional ประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่เทียบเท่าในการแปล กล่าวคือ การเปลี่ยนแปลงข้อมูลอินพุตตามมิติ Convolution ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันของเอาต์พุตตามมิตินั้น ภายในพวกเขาใช้สถาปัตยกรรมแบบแชร์น้ำหนักของเคอร์เนล Convolution หรือตัวกรองที่เลื่อนไปตามคุณสมบัติอินพุต
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence