Наглядный пример того, как работают свёрточные нейросети (CNN)
CNN — одна из причин, почему компьютеры способны «смотреть» на изображение и понимать, что на нём находится.
Вот как это работает в двух словах:
1. Свёртка
Небольшие фильтры проходят по изображению, выискивая базовые визуальные подсказки: края, изгибы, текстуры.
2. Пулинг
Нейросеть сохраняет важную информацию, одновременно уменьшая объём данных, которые нужно обрабатывать.
3. Складывание всего вместе
Слой за слоем эти мелкие подсказки превращаются в более крупные закономерности. Края становятся формами, формы становятся объектами, и в итоге сеть способна сделать предположение о том, что она видит.
Именно этот принцип лежит в основе всего — от распознавания лиц до медицинской визуализации и беспилотных автомобилей.
Все топовые нейросети - на платформе SYNTX