CNN в Computer Vision расшифровывается как сверточная нейронная сеть. Сверточная нейронная сеть — это концепция, возникшая из человеческого нейрона. Нейрон человека состоит из дендритов, тела клетки, аксона и синаптического терминала. Дендриты в основном являются входными данными, клеточное тело является мыслительной машиной, аксоны передают входные данные, а синаптические терминалы в основном являются выходными. Чтобы узнать больше о нейроне, посетите ЗДЕСЬ.
Персептрон
Алгоритм контролируемого обучения бинарных классификаторов. Правило персептрона: автоматически узнавать оптимальные весовые коэффициенты. Персептрон получает несколько входных сигналов, суммирует их, и если сумма превышает пороговое значение, он возвращает выходные данные, в противном случае он не возвращает никакого сигнала.
Сверточная нейронная сеть
CNN используется в компьютерном зрении для определения того, какие значения следует использовать в матрице, чтобы обеспечить лучший фильтр. Чтобы узнать больше, посетите https://hecodesit.com/cnn-in-computer-vision/
