Was ist ein convolutional neural network?

Gefragt von: Herr Prof. Dr. Friedemann Kuhn  |  Letzte Aktualisierung: 19. April 2021
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Ein Convolutional Neural Network, zu Deutsch etwa „faltendes neuronales Netzwerk“, ist ein künstliches neuronales Netz. Es handelt sich um ein von biologischen Prozessen inspiriertes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens.

Warum Convolutional Neural Network?

Gegenüber herkömmlichen nicht gefalteten neuronalen Netzen bietet das Convolutional Neural Network zahlreiche Vorteile. Es eignet sich für maschinelles Lernen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz mit großen Mengen an Eingabedaten wie in der Bilderkennung.

Was macht ein Convolutional Layer?

Ein Convolutional Neural Network (auch „ConvNet“ genannt) ist in der Lage, Input in Form einer Matrix zu verarbeiten. ... Dadurch sind normale neuronale Netze z.B. nicht in der Lage, Objekte in einem Bild unabhängig von der Position des Objekts im Bild zu erkennen.

Wie funktioniert ein CNN?

Ein CNN besteht im wesentlichen aus Filtern (genannt Convolutional Layer) und Aggregations-Schichten (genannt Pooling Layer), die sich abwechselnd wiederholen, und am Ende aus einer oder mehreren Schichten von „normalen“ vollständig verbundenen Neuronen (genannt Dense oder auch Fully Connected Layer).

Was ist GoogLeNet?

GoogLeNet ist ein 22-lagiges Deep Convolutional Neural Network, eine Variante des Inception Network, eines Deep Convolutional Neural Network, das von Forschern bei Google entwickelt wurde.

CNNs Convolutional Neural Networks Basiswissen

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