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Una red neuronal convolucional (CNN), también conocida como ConvNet, es un tipo especializado de algoritmo de aprendizaje profundo diseñado principalmente para tareas que requieren reconocimiento de objetos, como la clasificación, la detección y la segmentación de imágenes.
Las redes neuronales convolucionales utilizan datos tridimensionales para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos. Las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático, y están en el centro de los algoritmos de aprendizaje profundo.
Una red neuronal convolucional (CNN o ConvNet) es una arquitectura de red para Deep Learning que aprende directamente a partir de datos. Son particularmente útiles para identificar patrones en imágenes con el fin de reconocer objetos, clases y categorías. Además, pueden ser muy eficaces para clasificar datos de audio, señales y series temporales.
En esta parte, vamos a centrarnos en uno de los algoritmos más eficaces del Deep Learning, las Convolutional Neural Network o CNN: redes neuronales convolucionales, son modelos de programación potentes que permiten principalmente el reconocimiento de imágenes atribuyendo automáticamente a cada imagen proporcionada en la entrada, una ...
- Ann, CNN, RNN: ¿Qué Son Las Redes Neuronales?
- Redes Neuronales Convolucionales
- Redes Neuronales recurrentes
- CNN vs RNN: Fortalezas Y Debilidades
- CNN vs RNN: Modelos Complementarios
- Profundice en El Universo en Expansión de Las Redes Neuronales
La red neuronal fue ampliamente reconocida en el momento de su invención como un gran avance en el campo. Tomando una pista de cómo funcionan las neuronas en nuestro cerebro, la arquitectura de la red neuronal introdujo un algoritmo que permitió a la computadora ajustar su toma de decisiones, en otras palabras, aprender. Una red neuronal artificial...
Lo que vemos como imágenes en una computadora es en realidad un conjunto de valores de color, distribuidos en un cierto ancho y alto. Lo que vemos como formas y objetos aparecen como una matriz de números en la máquina. Las redes neuronales convolucionales dan sentido a estos datos a través de un mecanismo llamado filtros y luego agrupando capas. “...
El problema de recordar va más allá de los videos; de hecho, muchos algoritmos decomprensión del lenguaje natural (que generalmente solo tratan con texto) requieren algún tipo de recuerdo, como el tema de la discusión o las palabras anteriores en la oración. Las redes neuronales recurrentesse diseñaron para abordar exactamente este problema. Este a...
Habiendo visto cómo se diseñó cada red, ahora podemos señalar las fortalezas y debilidades de cada una. “Se prefieren las CNN para interpretar datos visuales, datos escasos o datos que no vienen en secuencia”, explicó Prasanna Arikala, CTO de Kore.ai, una empresa de desarrollo de chatbot. “Las redes neuronales recurrentes, por otro lado, están dise...
Pero hay casos en los que los dos modelos se complementan. Arikala compartió un caso interesante. “Para algunos de los idiomas asiáticos como el chino, el japonés y el coreano, donde los caracteres son como imágenes especiales, usamos redes neuronales profundas construidas con una combinación de CNN y RNN para la detección de intenciones y el análi...
Es importante tener en cuenta que las CNN y las RNN son solo dos de las categorías más populares de arquitecturas de redes neuronales. Hay docenas de otros enfoques para organizar la forma en que las neuronas se conectan, y algunos que eran oscuros hace unos años están experimentando un crecimiento significativo en la actualidad. Entre los ejemplos...
En este artículo intentaré explicar la teoría relativa a las Redes Neuronales Convolucionales (en inglés CNN) que son el algoritmo utilizado en Aprendizaje Automático para dar la capacidad de “ver” al ordenador.
Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo especialmente diseñado para el procesamiento de imágenes. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las CNN aprovechan la estructura y las características espaciales de las imágenes para extraer y aprender características relevantes.
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