Imagine you're trying to identify objects in an image. A regular neural network might just look at each individual pixel and try to make sense of it. But with a convolutional neural network, it would look at small sections of the picture at a time, and use the same set of rules to process each of those sections. This way, it can identify objects even if they're in different parts of the picture, because it has learned to recognize the features of an object regardless of where they are. These features are found using a set of filters that scan the picture, and these filters are used on every section to identify objects.
ลองจินตนาการว่าคุณกำลังพยายามระบุวัตถุในภาพ โครงข่ายประสาทเทียมปกติอาจเพียงแค่ดูแต่ละพิกเซลและพยายามทำความเข้าใจ แต่ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วน มันจะดูส่วนเล็กๆ ของรูปภาพในแต่ละครั้ง และใช้กฎชุดเดียวกันเพื่อประมวลผลแต่ละส่วนเหล่านั้น ด้วยวิธีนี้ มันสามารถระบุวัตถุได้แม้ว่าจะอยู่ในส่วนต่าง ๆ ของภาพ เพราะมันได้เรียนรู้ที่จะจดจำลักษณะเฉพาะของวัตถุไม่ว่าวัตถุนั้นจะอยู่ที่ใดก็ตาม พบคุณสมบัติเหล่านี้ได้โดยใช้ชุดฟิลเตอร์ที่สแกนรูปภาพ และฟิลเตอร์เหล่านี้ถูกใช้ในทุกส่วนเพื่อระบุวัตถุ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence