Jaringan saraf konvolusional

1. Apa itu Jaringan Saraf Konvolusional?
2. Apa CNN dalam pembelajaran mendalam?
3. Mengapa menggunakan jaringan saraf konvolusional?

Apa itu Jaringan Saraf Konvolusional?

Jaringan Saraf Konvolusional (CNN atau Convnet) adalah arsitektur jaringan untuk pembelajaran mendalam yang belajar langsung dari data. CNN sangat berguna untuk menemukan pola dalam gambar untuk mengenali objek, kelas, dan kategori. Mereka juga bisa cukup efektif untuk mengklasifikasikan audio, seri waktu, dan data sinyal.

Apa CNN dalam pembelajaran mendalam?

Dalam pembelajaran mendalam, jaringan saraf konvolusional atau CNN adalah jenis jaringan saraf buatan, yang banyak digunakan untuk pengenalan dan klasifikasi objek/objek. Pembelajaran mendalam dengan demikian mengenali objek dalam suatu gambar dengan menggunakan CNN.

Mengapa menggunakan jaringan saraf konvolusional?

Manfaat menggunakan CNN adalah kemampuan mereka untuk mengembangkan representasi internal dari gambar dua dimensi. Ini memungkinkan model untuk mempelajari posisi dan skala dalam struktur varian dalam data, yang penting saat bekerja dengan gambar.