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- ¿Qué son las convoluciones en CNN??
- ¿Cómo funcionan las convoluciones??
- ¿Cuáles son las características de la red neuronal de convolución??
- ¿Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales??
¿Qué son las convoluciones en CNN??
La convolución es una operación matemática que permite la fusión de dos conjuntos de información. En el caso de CNN, la convolución se aplica a los datos de entrada para filtrar la información y producir un mapa de características. Este filtro también se llama kernel o detector de características, y sus dimensiones pueden ser, por ejemplo, 3x3.
¿Cómo funcionan las convoluciones??
Una convolución convierte todos los píxeles en su campo receptivo en un solo valor. Por ejemplo, si aplica una convolución a una imagen, disminuirá el tamaño de la imagen y reunirá toda la información en el campo en un solo píxel. La salida final de la capa convolucional es un vector.
¿Cuáles son las características de la red neuronal de convolución??
La red neuronal convolucional se compone de múltiples bloques de construcción, como capas de convolución, capas de agrupación y capas totalmente conectadas, y está diseñada para aprender de forma automática y adaptativa jerarquías espaciales de características a través de un algoritmo de respaldo.
¿Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales??
La red neuronal convolucional CNN funciona obteniendo una imagen, designándola de algún peso basado en los diferentes objetos de la imagen y luego distinguiéndolos entre sí. CNN requiere muy pocos datos de preprocesamiento en comparación con otros algoritmos de aprendizaje profundo.
