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Las redes neuronales convolucionales utilizan datos tridimensionales para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos. Las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático, y están en el centro de los algoritmos de aprendizaje profundo.
Las redes neuronales convolucionales se distinguen de otras redes neuronales por su rendimiento superior con entradas de imagen, voz o señales de audio. Se componen de tres tipos principales de capas: Capa convolucional; Capa de agrupación; Capa totalmente conectada; La capa convolucional es la primera capa de una red convolucional.
Una red neuronal convolucional (CNN o ConvNet) es una arquitectura de red para Deep Learning que aprende directamente a partir de datos. Son particularmente útiles para identificar patrones en imágenes con el fin de reconocer objetos, clases y categorías.
Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal artificial donde las neuronas artificiales, corresponden a campos receptivos de una manera muy similar a las neuronas en la corteza visual primaria (V1) de un cerebro biológico [cita requerida].
Una red neuronal convolucional (CNN), también conocida como ConvNet, es un tipo especializado de algoritmo de aprendizaje profundo diseñado principalmente para tareas que requieren reconocimiento de objetos, como la clasificación, la detección y la segmentación de imágenes.
24 de oct. de 2023 · Las redes neuronales convolucionales buscan imitar el funcionamiento y la estructura de las redes neuronales cerebrales del ser humano. Están formadas por nodos interconectados que reciben información, la procesan y la pasan a través de otra neurona artificial.
En este artículo intentaré explicar la teoría relativa a las Redes Neuronales Convolucionales ( en inglés CNN) que son el algoritmo utilizado en Aprendizaje Automático para dar la capacidad de “ver” al ordenador.
