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- ¿Qué es la red neuronal convolucional??
- ¿Qué es CNN en el aprendizaje profundo??
- ¿Cuál es la principal ventaja de CNN??
¿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.
¿Cuál es la principal ventaja de CNN??
La principal ventaja de CNN en comparación con sus predecesores es que detecta automáticamente las características importantes sin ninguna supervisión humana. Por ejemplo, dadas muchas imágenes de gatos y perros, aprende características distintivas para cada clase por sí misma.
