convolutional neural network
Convolutional neural network: Processed data that come in the form of multiple arrays, such as using three two-dimensional images to enable three-dimensional computer vision. Convolutional Neural Networks are primarily used in the field of pattern recognition within images. This allows us to encode image-specific features into the architecture, making the network more suited for image-focused tasks - whilst further reducing the parameters required to set up the model.
Red neuronal convolucional: Constituyen actualmente el estado del arte de varios problemas de visión computacional, dado su buen desempeño problemas de reconocimiento e interpretación en imágenes y video. Su capacidad para actuar adecuadamente en estos contextos está basada en características fundamentales: conexiones locales, pesos compartidos, pooling y el uso de una gran cantidad de capas. El propósito de CNN es extraer todas las características de una imagen y luego usar dichas características para detectar o clasificar los objetos en una imagen.
Context: Most notably, Krizhevsky et al. proposed a classic CNN architecture and showed significant improvements upon previous methods on the image classification task.
Contexto: Una red neuronal convolucional se utiliza para ganar el concurso de reconocimiento de imágenes sobre ImageNet, con un rendimiento sobrehumano por primera vez.
Synonym: -
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Formal variants: CNN
Variantes formales: CNN
Sources: (1) UNESCO. (2021). AI and Education: Guidance for Policy-Makers. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. ; (2) Gu, J., Wang, Z., Kuen, J., Ma, L., Shahroudy, A., Shuai, B., Liu, T., Wang, X., Wang, G., Cai, J., & Chen, T. (2018). Recent advances in convolutional neural networks. Pattern Recognition, 77, 354–377. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.10.013 ; (3) O'Shea, K., & Nash, R. (2015). An Introduction to Convolutional Neural Networks. ArXiv e-prints.
Referencias: (1) Massiris, M., Delrieux, C., & Fernández, J. Á. (2018). Detección de equipos de protección personal mediante red neuronal convolucional YOLO. Actas de las XXXIX Jornadas de Automática, 1022-1029. https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565.1022 ; (2) Abeliuk,A., & Gutiérrex, C. (2021). Historia y evolución de la inteligencia artifical. Revista Bits de Ciencia, 21, 14-21.