Reti Neurali Convoluzionali (CNN): differenze tra le versioni

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Reti che utilizzano Layer Convoluzionali, utilizzate soprattutto per la classificazione di immagini 2D.
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Versione delle 15:19, 27 mag 2024

Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
Nome Inglese Convolutional Neural Networks
Sigla CNN
Anno Di Creazione 1995
Pubblicazione Gradient-based learning applied to document recognition
URL http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf
Topic Immagini, Classificazione

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.

Rete Neurale Convoluzionale
Rete Neurale Convoluzionale - Funzionamento

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

https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/

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