Бесплатный урок с нашим репетитором! Напиши нам в тг-бот и мы тебя запишем

Записаться в ТГ-боте

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 15 мая 2024 09:09

Свёрточные нейронные сети

Ответ нейросети

15 мая 2024 09:09

Свёрточные нейронные сети – это тип нейронных сетей, который применяется в области машинного обучения для обработки и анализа изображений. Они эффективно работают с данными, имеющими пространственную структуру, такими как изображения.

Эти сети используют слои свертки для извлечения различных признаков из изображений и слои пулинга для уменьшения размерности с учётом выделенных признаков. Это помогает свёрточным нейронным сетям эффективно обнаруживать образцы и особенности в изображениях, что делает их очень полезными в области компьютерного зрения и распознавания образов.

Если у вас есть дополнительные вопросы об этой теме или вам нужно более подробное объяснение, не стесняйтесь спрашивать!

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы

15
Мобильное приложение ГДЗ grid

Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store
Поможем улучшить оценки по любому предмету
Попробуй наш бесплатный урок с репетитором и получи
5 на контрольной
улучшить оценки
сдать ОГЭ и ЕГЭ
понять любой предмет
подготовиться к экзамену

Саша — ассистент в телеграмме

свёрточные нейронные сети
Свёрточные нейронные сети – это тип нейронных сетей, который применяется в области машинного обучения для обработки и анализа изображений. Они эффективно работают с данными, имеющими пространственную структуру, такими как изображения. Эти сети используют слои свертки для извлечения различных признаков из изображений и слои пулинга для уменьшения размерности с учётом выделенных признаков. Это помогает свёрточным нейронным сетям эффективно обнаруживать образцы и особенности в изображениях, что делает их очень полезными в области компьютерного зрения и распознавания образов. Если у вас есть дополнительные вопросы об этой теме или вам нужно более подробное объяснение, не стесняйтесь спрашивать!