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- O que é Rede Neural Convolucional?
- O que é CNN em aprendizado profundo?
- Qual é a principal vantagem da CNN?
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.
Qual é a principal vantagem da CNN?
A principal vantagem da CNN em comparação com seus antecessores é que ela detecta automaticamente os recursos importantes sem qualquer supervisão humana. Por exemplo, dadas muitas fotos de gatos e cães, ele aprende recursos distintos para cada classe por si só.
