Сверточная нейронная сеть (CNN) — вид нейросети, используемая в распознавании данных с сеточной структурой: визуальных объектов вроде фотографий и видео. Как и RNN, CNN распознает последовательность элементов, но ориентируется на соседство визуальных данных друг с другом.
Например, если в элементе сетки нейросеть распознает собаку, то и рядом стоящие пиксели CNN будет обрабатывать как часть изображения с собакой.
Какие типы информации распознает CNN
- Яркость элемента.
- Цвет элемента.
Какие слои выделяет CNN при работе с визуальными данными
- Сверточный слой — на нём нейросеть убирает ненужную информацию (например, фон), сохраняя только ключевой элемент изображения: задаёт границы, определяет цвет и текстуру и т.д.
- Пулинговый слой — в нём нейросеть сокращает количество признаков, выделяя и убирая незначительные детали по степени важности.
Пулинг и свертка используются для формирования иерархии элементов, начиная с примитивных (главный контур, цвет) и заканчивая сложными для отработки (плотность ворсинок на свитере).
считает звонки, заявки и письма с рекламы,
показывает, с каких объявлений приходят клиенты,
помогает оптимизировать рекламу.
Примеры CNN
- Firefly — инструмент Adobe для генерации и редактирования объектов на фото.
- Midjourney — нейросеть для генерации изображений на основе промпта.
