Rede neural convolucional

1. O que é Rede Neural Convolucional?
2. O que é CNN em aprendizado profundo?
3. Por que usar redes neurais convolucionais?

O que é Rede Neural Convolucional?

Uma rede neural convolucional (CNN ou ConvNet) é uma arquitetura de rede para aprendizado profundo que aprende diretamente com os dados. Os CNNs são particularmente úteis para encontrar padrões em imagens para reconhecer objetos, classes e categorias. Eles também podem ser bastante eficazes para classificar os dados de áudio, séries temporais e sinalizadores.

O que é CNN em aprendizado profundo?

Na aprendizagem profunda, uma rede neural convolucional ou CNN é um tipo de rede neural artificial, que é amplamente usada para reconhecimento e classificação de imagem/objeto. Aprendizagem profunda reconhece os objetos em uma imagem usando uma CNN.

Por que usar redes neurais convolucionais?

O benefício do uso de CNNs é a capacidade de desenvolver uma representação interna de uma imagem bidimensional. Isso permite que o modelo aprenda a posição e a escala em estruturas variantes nos dados, o que é importante ao trabalhar com imagens.