Machine learning

רשת עצבית קונבולוציונית (סיווג)

רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) היא מודל למידה עמוקה, שפותח על ידי לקון ועמיתיו בשנת 1998, הלומד תבניות מקומיות ישירות מתמונות ומנתונים מובנים כדי לסווג אותם. ערימות של מסננים קונבולוציוניים מגלים מאפיינים מופשטים יותר ויותר, כך שניתן לצמצם במידה רבה הנדסת מאפיינים ידנית.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Convolutional Neural Network for Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateConvolutional Neural Network (Convolutional Neural Network for Classification). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/cnn-classification · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026