Rede neural convolucional: diferenças entre revisões
classe de rede neural artificial, comumente aplicada para a análise de imagens
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Em aprendizado de máquina, uma rede neural convolucional (CNN do inglês convolutional neural network ou ConvNet) é um tipo de rede neural artificiais de Feedforward onde os neurônios individuais são organizados de modo a responder regiões de sobreposição no campo visual.[1] Esse tipo de rede foi inspirada em processos biológicos[2] e são variações de redes multilayer perceptron que são desenhadas o mínimo de pré-processamento possível.[3] Esse tipo de rede é geralmente usada em reconhecimento de imagens e vídeo.
Referências
- ↑ «Convolutional Neural Networks (LeNet) - DeepLearning 0.1 documentation». DeepLearning 0.1. LISA Lab. Consultado em 31 August 2013 Verifique data em:
|acessodata=(ajuda) - ↑ Matusugu, Masakazu; Katsuhiko Mori; Yusuke Mitari; Yuji Kaneda (2003). «Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network» (PDF). Neural Networks. 16 (5): 555–559. doi:10.1016/S0893-6080(03)00115-1. Consultado em 17 November 2013 Verifique data em:
|acessodata=(ajuda) - ↑ LeCun, Yann. «LeNet-5, convolutional neural networks». Consultado em 16 November 2013 Verifique data em:
|acessodata=(ajuda)