Convolutional Neural Networks (CNNs) are a type of deep neural network that are mainly used for image recognition and classification tasks. They are composed of multiple layers of neurons, including convolutional layers, pooling layers, and fully-connected layers. Convolutional layers apply various filters to the input images and extract features from them. Pooling layers reduce the size of the feature maps and help to reduce the number of parameters in the network. Fully-connected layers connect all the neurons in the network and allow them to learn complex patterns from the input data.
Convolutional Neural Networks (CNN) เป็นโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับงานจดจำและจำแนกภาพเป็นหลัก ประกอบด้วยเซลล์ประสาทหลายชั้น รวมถึงชั้น Convolutional ชั้นรวมกลุ่ม และชั้นที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์ เลเยอร์แบบหมุนวนใช้ฟิลเตอร์ต่าง ๆ กับรูปภาพอินพุตและแยกคุณสมบัติออกจากเลเยอร์เหล่านั้น การรวมเลเยอร์จะช่วยลดขนาดของแผนผังคุณลักษณะและช่วยลดจำนวนพารามิเตอร์ในเครือข่าย เลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์จะเชื่อมต่อเซลล์ประสาททั้งหมดในเครือข่าย และช่วยให้พวกมันเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลอินพุต
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence