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- ¿Qué es la red neuronal convolucional en el procesamiento de imágenes??
- ¿Por qué utilizar redes neuronales convolucionales en el procesamiento de imágenes??
- Cómo funciona la red neuronal convolucional en una imagen o video?
- ¿Qué es la red neuronal convolucional??
¿Qué es la red neuronal convolucional en el procesamiento de imágenes??
Un CNN es un tipo de arquitectura de red para algoritmos de aprendizaje profundo y se usa específicamente para el reconocimiento de imágenes y las tareas que implican el procesamiento de datos de píxeles. Hay otros tipos de redes neuronales en el aprendizaje profundo, pero para identificar y reconocer objetos, los CNN son la arquitectura de red de elección.
¿Por qué utilizar redes neuronales convolucionales en el procesamiento de imágenes??
La red neuronal convolucional (CNN o Convnet) es un subtipo de redes neuronales que se usa principalmente para aplicaciones en el reconocimiento de imágenes y voz. Su capa convolucional incorporada reduce la alta dimensionalidad de las imágenes sin perder su información. Es por eso que los CNN son especialmente adecuados para este caso de uso.
Cómo funciona la red neuronal convolucional en una imagen o video?
Funciona colocando un filtro sobre una variedad de píxeles de imagen: esto crea lo que se llama un mapa de características convoluciones. "Es un poco como mirar una imagen a través de una ventana que le permite identificar características específicas que de otra manera no puede ver.
¿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.
