شبکه عصبی کانولوشنی (طبقهبندی)
یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) یک مدل یادگیری عمیق است که توسط لوکون و همکارانش در سال ۱۹۹۸ ایجاد شد و الگوهای محلی را مستقیماً از تصاویر و دادههای ساختاریافته برای طبقهبندی آنها یاد میگیرد. پشتههای فیلترهای کانولوشنی ویژگیهای انتزاعیتری را کشف میکنند، بنابراین مهندسی ویژگی دستی تا حد زیادی کاهش مییابد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 1). Convolutional Neural Network for Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/deep-learning/cnn-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- خودرمزگذاریادگیری عمیق↔ compare
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ compare
- ماشین بردار پشتیبان (طبقهبندی)یادگیری ماشین↔ compare
- ترنسفورمر (پردازش زبان طبیعی)یادگیری عمیق↔ compare
- XGBoostیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →