Reti Neurali Convoluzionali (CNN): differenze tra le versioni
Nessun oggetto della modifica |
Nessun oggetto della modifica |
||
| Riga 20: | Riga 20: | ||
[[File:Rete Neurale Convoluzionale.png|nessuno|miniatura|600x600px|Rete Neurale Convoluzionale]] | [[File:Rete Neurale Convoluzionale.png|nessuno|miniatura|600x600px|Rete Neurale Convoluzionale]] | ||
[[File:Rete Neurale Convoluzionale - Funzionamento.png|nessuno|miniatura|600x600px|Rete Neurale Convoluzionale - Funzionamento]] | |||
=== Links === | === Links === | ||
Versione delle 10:04, 10 apr 2024
Nome: Reti Neurali Convoluzionali
Nome Inglese: Convolutional Neural Network
Sigla: CNN
Anno Di Creazione: 1998
Pubblicazioni: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition; Deep Residual Learning for Image Recognition; Going Deeper with Convolutions
Reti che utilizzano Layer Convoluzionali, utilizzate soprattutto per la classificazione di immagini 2D.
Differiscono dalle reti che utilizzano Layer Totalmente Connessi (Fully Connected Layer) in quanto l'input non è monodimensionale, ma 2D, conservando in questo modo le informazioni spaziali che andrebbero perse se si appiattisse la matrice di pixel che costituisce l'immagine.
I Layer Convoluzionali applicano un filtro, detto kernel di convoluzione sull'immagine.
Links
https://en.wikipedia.org/wiki/LeNet
Very deep convolutional networks for large-scale image recognition (2015) - VGG16
https://paperswithcode.com/method/vgg-16
Deep Residual Learning for Image Recognition (2015) - Resnet50
DeepDream
Going Deeper with Convolutions (2014 - Inception)
https://blog.research.google/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html
https://richardcoyne.com/2022/05/01/the-hallucination-machine/
https://www.nature.com/articles/s41598-017-16316-2