Was meinen Sie mit konvolutionären neuronalen Netzwerken?
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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.
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Könnten Sie mir ein praktisches Beispiel dafür geben, wann dies angewendet wird?
user
Ja, eine gemeinsame praktische Anwendung von konvolutionären neuronalen Netzwerken ist in der Bildklassifizierung, wo das Netzwerk trainiert wird, um Objekte in einem Bild zu identifizieren. Weitere Beispiele sind Spracherkennung, Videoklassifizierung und natürliche Sprachverarbeitung.
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