Kernel di convoluzione: differenze tra le versioni
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|keywords= | |keywords=kernel di convoluzione, elaborazione delle immagini, matrice numerica, mappa delle caratteristiche, bordi, texture, Reti Neurali Convoluzionali, CNN, estrazione di caratteristiche, apprendimento automatico | ||
|description= | |description=Un kernel di convoluzione è un filtro matematico usato per elaborare immagini o segnali. Nell'elaborazione delle immagini, è una piccola matrice numerica applicata all'immagine originale per creare una mappa delle caratteristiche che ne evidenzia tratti specifici. Nelle Reti Neurali Convoluzionali (CNN), i kernel estraggono automaticamente caratteristiche importanti dai dati di input, con i pesi appresi durante l'addestramento per adattarsi al problema specifico. | ||
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Versione attuale delle 13:46, 17 ago 2024
| Kernel di convoluzione | |
|---|---|
| Nome Inglese | Convolution kernel |
| Sigla | |
Un kernel di convoluzione è un filtro matematico utilizzato per eseguire operazioni di convoluzione su un'immagine o un segnale. In contesti come l'elaborazione delle immagini, il kernel di convoluzione è una piccola matrice numerica che viene applicata all'immagine originale attraverso un processo di scorrimento e moltiplicazione. Questo processo produce una nuova immagine, chiamata mappa delle caratteristiche, che enfatizza determinati tratti dell'immagine originale, come i bordi o le texture.
Nelle Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
Il kernel di convoluzione viene utilizzato come strumento per estrarre automaticamente delle caratteristiche significative dai dati di input. I pesi del kernel di convoluzione vengono appresi durante il processo di addestramento della rete neurale, consentendo alla rete di adattarsi in modo ottimale ai dati di input specifici del problema che sta affrontando.