Konvoliucinis neuroninis tinklas

Konvoliucinis neuroninis tinklas yra dirbtinio neuroninio tinklo rūšis, dažniausiai taikoma kompiuterinės regos srityje, t. y., vaizdų atpažinimui, objektų radimui ir identifikavimui nuotraukose ir panašiai.

Pradedant nuo 2012-ųjų metų, kai konvoliucinis neuroninis AlexNet tinklas ženkliai aplenkė daug metų dominavusius klasikinius kompiuterinės regos algoritmus[1] atliekant vaizdų klasifikavimo ImageNet užduotį, didelė dalis kompiuterinės regos užduočių praktikoje atliekama būtent šio tipo neuroniniais tinklais[2].

Pradinė konvoliucinių neuronų tinklų strukūra ir veikimas buvo įkvėpti smegenyse vykstančių vaizdo atpažinimo procesų[3], tačiau techninis šio metodo įgyvendinimas gamtoje ir kompiuteriuose skiriasi iš esmės[4].

Šaltiniai

  1. ↑ Krizhevsky, Alex. „ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks“ (PDF). Suarchyvuotas originalas (PDF) 2013-05-12. Nuoroda tikrinta 8 July 2019.
  2. ↑ Jiuxiang Gu et al. (2018). "Recent advances in convolutional neural networks". Pattern Recognition. Volume 77, May 2018, Pages 354-377.
  3. ↑ Hubel, D. H.; Wiesel, T. N. (1968-03-01). „Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex“. The Journal of Physiology. 195 (1): 215–243. doi:10.1113/jphysiol.1968.sp008455. ISSN 0022-3751. PMC 1557912. PMID 4966457.
  4. ↑ Fukushima, Kunihiko (1980). „Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position“ (PDF). Biological Cybernetics. 36 (4): 193–202. doi:10.1007/BF00344251. PMID 7370364.