Grin logo

Wissenschaftliche Texte zu  convolutional neural network

Convolutional neural networks sind ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens und werden in der Informatik und künstlichen Intelligenz verhandelt. Sie sind speziell für die Verarbeitung von Bild- und Signalverarbeitungsaufgaben geeignet. Durch die Fähigkeit, Muster in Daten zu erkennen, werden sie in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt. Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung effizienter Algorithmen und Architekturen für diese Netzwerke.

4  Veröffentlichungen

Die convolutional neural networks basieren auf dem Prinzip der lokalen Verarbeitung von Daten und verwenden Convolutional- und Pooling-Schichten, um relevante Merkmale zu extrahieren. Dies ermöglicht es ihnen, komplexe Muster in Bild- und Signalverarbeitungsaufgaben zu erkennen. Die Anwendungsbereiche dieser Netzwerke sind vielfältig und reichen von der Bilderkennung und -klassifizierung bis hin zu Sprach- und Textanalyse. Die Forschung in diesem Bereich ist sehr aktiv und neue Architekturen und Algorithmen werden kontinuierlich entwickelt. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu convolutional neural networks als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.