Las redes neuronales convolucionales (también conocidas como CNN, por sus siglas en inglés) son una clase especial de redes neuronales artificiales diseñadas para procesar datos en forma de imágenes.
Utilizan una serie de filtros convolucionales, que a su vez se aplican a la imagen para extraer características útiles y reducir la dimensionalidad de los datos. Estos filtros pueden ser entrenados y permiten a la red neuronal detectar patrones complejos en los pixeles de las imágenes.
Al igual que las redes neuronales tradicionales, las CNN aprenden a clasificar los datos a partir de muestras previamente etiquetadas.
Redes neuronales convolucionales: aprendizaje profundo
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En este curso, aprenderás los fundamentos de las redes neuronales profundas y la Red Neuronal Convolucional (CNN) en profundidad.
Las primeras secciones de este curso cubren: 1. ¿Qué es la Deep Learning? 2. ¿Qué es una Red Neuronal? 3. ¿Dónde se encuentra la CNN en el diagrama? 4. Fundamentos de las Redes Perceptrón 5. Perceptrones de Múltiples Capas 6. Matemáticas de las redes de propagación hacia adelante 7. Significado de las funciones de activación La siguiente sección abarca todo sobre CNN.
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