Was meinen Sie mit konvolutionären neuronalen Netzwerken?
user
Konvolutionäre neuronale Netzwerke sind ein Subtyp neuronaler Netzwerke. Sie benötigen Inputs, die in einer oder mehreren Konvolutionsdimensionen angeordnet sind, wie Samples in Audiodaten in 1-D oder Pixeln in Bildern in 2-D. Konvolutionäre neuronale Netzwerke verarbeiten die Daten translational equivariant, d.h. eine Verschiebung der Inputdaten entlang der Konvolutionsdimension führt zu einer entsprechenden Verschiebung der Outputs entlang dieser Dimension. Intern nutzen sie eine shared-weight-Architektur der Konvolutionskerne oder Filter, die entlang der Input-Features gleiten.
assistant
Könnten Sie mir ein praktisches Beispiel dafür geben, wann dies angewendet wird?
user
Sicher, ein praktisches Beispiel für den Einsatz konvolutionärer neuronaler Netzwerke ist in der Bildklassifizierung. So kann z.B. bei einer Reihe von beschrifteten Bildern von Objekten wie Katzen, Hunden, Autos usw. ein konvolutionäres neuronales Netzwerk trainiert werden, um zu identifizieren, welches Objekt sich in einem neuen, unsichtbaren Bild befindet. Das Netzwerk tut dies, indem es lernt, Schlüsselmerkmale der Objekte in den Trainingsbildern zu erkennen, wie Kanten, Ecken, Texturen usw., die dann im neuen Bild erkannt und zur Vorhersage verwendet werden.
assistant