مخفف CNN
Convolutional Neural Network
11
شبکههای عصبی پیچشی به منظور کمینه کردن پیشپردازشها از گونهای از پرسپترونهای چندلایه استفاده میکنند. به جای شبکه عصبی پیچشی گاهی از این شبکهها با نام شبکههای عصبی تغییرناپذیر با انتقال (shift invariant) یا تغییرناپذیر با فضا (space invariant) هم یاد میشود. این نامگذاری بر مبنای ساختار این شبکه است که در ادامه به آن اشاره خواهیم کرد.
ساختار شبکههای پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفتهشدهاست. این ساختار به گونهای است که تکنورونها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ میدهند که به آن ناحیه پذیرش گفته میشود. نواحی پذیرش نورونهای مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش میدهند.
شبکههای عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دستهبندی تصاویر به میزان کمتری از پیشپردازش استفاده میکنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامیگیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته میشدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاریهای انسانی در شبکههای عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.
تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکههای عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستمهای پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شدهاند. ارسال نظر