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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Ich habe nichts davon verstanden. Können Sie es in einfachen Begriffen für mich umformulieren? Verwenden Sie ein Bild als Beispiel.
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Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, Objekte in einem Bild zu identifizieren. Ein normales neuronales Netzwerk könnte nur jeden einzelnen Pixel betrachten und versuchen, Sinn daraus zu machen. Aber mit einem konvolutionären neuronalen Netzwerk würde es kleine Abschnitte des Bildes zu einer Zeit betrachten und die gleichen Regeln verwenden, um jeden dieser Abschnitte zu verarbeiten. Auf diese Weise kann es Objekte identifizieren, auch wenn sie sich in verschiedenen Teilen des Bildes befinden, weil es gelernt hat, die Eigenschaften eines Objekts zu erkennen, unabhängig davon, wo sie sind. Diese Merkmale werden mit einer Reihe von Filtern gefunden, die das Bild scannen, und diese Filter werden in jedem Abschnitt verwendet, um Objekte zu identifizieren.
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