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Las redes neuronales convolucionales se distinguen de otras redes neuronales por su rendimiento superior con entradas de imagen, voz o señales de audio. Se componen de tres tipos principales de capas: Capa convolucional; Capa de agrupación; Capa totalmente conectada; La capa convolucional es la primera capa de una red convolucional.
Las redes neuronales convolucionales utilizan datos tridimensionales para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos. Las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático, y están en el centro de los algoritmos de aprendizaje profundo.
Las redes neuronales convolucionales consisten en múltiples capas de filtros convolucionales de una o más dimensiones. Después de cada capa, por lo general se añade una función para realizar un mapeo causal no-lineal.
Una red neuronal convolucional (CNN o ConvNet) es una arquitectura de red para Deep Learning que aprende directamente a partir de datos. Son particularmente útiles para identificar patrones en imágenes con el fin de reconocer objetos, clases y categorías.
Una red neuronal convolucional (CNN), también conocida como ConvNet, es un tipo especializado de algoritmo de aprendizaje profundo diseñado principalmente para tareas que requieren reconocimiento de objetos, como la clasificación, la detección y la segmentación de imágenes.
En este artículo intentaré explicar la teoría relativa a las Redes Neuronales Convolucionales (en inglés CNN) que son el algoritmo utilizado en Aprendizaje Automático para dar la capacidad de “ver” al ordenador.
23 de ene. de 2024 · Una red neuronal convolucional, también conocida como CNN (convolutional neural network) o ConvNet, es una clase de red neuronal diseñada para procesar datos utilizando un sistema que imita al ojo humano.
