Faltungsneuronales Netz (Klassifikation)
Ein Faltungsneuronales Netz (CNN) ist ein Deep-Learning-Modell, das 1998 von LeCun und Kollegen etabliert wurde und lokale Muster direkt aus Bildern und strukturierten Daten lernt, um diese zu klassifizieren. Stapel von Faltungsfiltern entdecken zunehmend abstrakte Merkmale, wodurch die manuelle Merkmalsentwicklung weitgehend reduziert werden kann.
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Quellen
- LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y. & Haffner, P. (1998). Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278–2324. DOI: 10.1109/5.726791 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Convolutional Neural Network for Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/cnn-classification
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