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Was ist CNN mit Beispiel??
Ein Faltungsnetzwerk (CNN oder Convnet) ist eine Netzwerkarchitektur für Deep -Lernen, die direkt aus Daten lernt. CNNs sind besonders nützlich, um Muster in Bildern zu finden, um Objekte, Klassen und Kategorien zu erkennen. Sie können auch sehr effektiv für die Klassifizierung von Audio-, Zeitreihen- und Signaldaten sein.
Wie funktioniert CNN in einfachen Worten??
Ein CNN kann mehrere Ebenen haben, von denen jeder lernt, die verschiedenen Merkmale eines Eingabebildes zu erkennen. Ein Filter oder ein Kernel wird auf jedes Bild angewendet, um eine Ausgabe zu erzeugen, die nach jeder Schicht nach und nach besser und detaillierter wird. In den unteren Schichten können die Filter als einfache Funktionen beginnen.
Was ist CNN für Anfänger?
Ein Faltungsnetz (CNN) ist ein vielschichtiges neuronales Netzwerk mit einer speziellen Architektur, um komplexe Merkmale in Daten zu erkennen. CNNs wurden zur Bilderkennung, zur Sehkraft von Robotern und für selbstfahrende Fahrzeuge verwendet.
