Сверточная нейронная сеть

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).

МультиТрекинг

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.
Читайте полезные статьи по этой теме в нашем блоге:
Как использовать нейросети для аудио? 5 AI-сервисов и задачи бизнеса, которые они решают
0 28.11.2024
Что такое Яндекс Нейро и как с ним работать
2 26.11.2024
Обзор нейросетей для создания презентаций: 7 ИИ, которые решат эту задачу
2 18.11.2024