什么是卷积神经网络？(a convolutional neural network?)

卷积神经网络是人工神经元或神经元模拟器的一种特定排列形式，它以特定的方式运行。神经网络是由神经元组成的生物群体，或者是由伪神经元组成的人工群体，它们被编程成以与生物神经元相同的方式工作。人工神经网络试图模仿人类或动物大脑的功能...

卷积神经网络是人工神经元或神经元模拟器的一种特定排列形式，它以特定的方式运行。神经网络是由神经元组成的生物群体，或者是由伪神经元组成的人工群体，它们被编程成以与生物神经元相同的方式工作。人工神经网络试图模仿人类或动物大脑的功能

A convolutional neural network is usually an artificial neural network made to simulate brain activity.

在大多数情况下，卷积神经网络只是模拟某种大脑活动的人工神经网络。专家称这些模型是“受生物启发的”其中一些还可以像生物神经网络那样通过非常复杂的方式处理信息来学习

卷积神经网络最广泛的用途之一是模拟人类或动物的视觉。这些应用程序通常侧重于输入和输出的组合，以帮助该技术人工完成大脑自然完成的任务。实现这种模拟需要许多复杂的方法，有时称为层。这些通常通过视觉模型显示，帮助读者理解卷积神经网络是如何建立的。

总的来说，实现卷积神经网络的科学家已经找到了大脑处理图像的一些具体方法。人工智能在最近取得了进步，现在科学家们可以让技术执行一些过去仅限于生物视觉的任务。其中之一是面部识别，先进的算法允许摄像机和其他设备有效地筛选图像并识别单个面部。

许多类型的卷积神经网络模型用于识别不同的特征，以便分析整个图像，从而模拟一定的视觉范围。这些技术中的一些还必须有先进的滤光片，用于特定范围的光线，或其他帮助技术以人类和动物的方式“看到”的工具。卷积神经网络需要根据其优点进行严格的测试和评估，结果的具体成果证明，这些技术至少在某种程度上可以模仿人类或动物的大脑。

卷积神经网络也适用于各种不同的应用。这些包括消费品用途，如面部识别摄像头。这类技术也有许多安全应用，卷积神经网络是一种强大的数据筛选资源。科学家们继续致力于通过这些模拟器实现更高的复杂性，例如，检查图像中的人脸数量，或者能够正确识别不同比例、光线或其他条件下的人脸。

发表于 2021-12-10 09:25
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分类：互联网

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