Red neuronal convolucional

1. ¿Qué es la red neuronal convolucional??
2. ¿Qué es CNN en el aprendizaje profundo??
3. Por qué utilizar redes neuronales convolucionales?

¿Qué es la red neuronal convolucional??

Una red neuronal convolucional (CNN o Convnet) es una arquitectura de red para el aprendizaje profundo que aprende directamente de los datos. Los CNN son particularmente útiles para encontrar patrones en imágenes para reconocer objetos, clases y categorías. También pueden ser bastante efectivos para clasificar los datos de audio, serie de tiempo y señales.

¿Qué es CNN en el aprendizaje profundo??

Dentro del aprendizaje profundo, una red neuronal convolucional o CNN es un tipo de red neuronal artificial, que se usa ampliamente para el reconocimiento y clasificación de imágenes/objetos. El aprendizaje profundo reconoce así los objetos en una imagen mediante el uso de un CNN.

Por qué utilizar redes neuronales convolucionales?

El beneficio de usar CNN es su capacidad para desarrollar una representación interna de una imagen bidimensional. Esto permite que el modelo aprenda posición y escala en estructuras variantes en los datos, lo cual es importante cuando se trabaja con imágenes.