Операция свёртки в CNN выполняется с помощью фильтров, или «ядер», которые представляют собой небольшие матрицы, сканирующие фрагменты данных (например, маленькие участки изображения). Когда фильтр движется по всей площади изображения, он выявляет локальные особенности, передавая в следующий слой информацию о важных деталях, таких как края или границы объектов. На ранних слоях CNN сети, как правило, улавливают простые структуры, такие как линии и углы, а на более глубоких уровнях – более сложные, например, формы или объекты. Таким образом, свёрточные слои постепенно иерархически обрабатывают информацию, что позволяет CNN точно интерпретировать пространственные зависимости.
Pooling (объединение), ещё одна важная операция в CNN, помогает контролировать сложность модели за счёт уменьшения размерности данных. Например, после того как слой свёртки выявил важные признаки на изображении, pooling объединяет информацию, сокращая количество элементов и упрощая обработку данных в последующих слоях. Самые распространённые методы pooling, такие как max-pooling, выбирают максимум из группы пикселей, что позволяет сохранить самую яркую характеристику региона, одновременно снижая детализацию и защищая сеть от избыточного количества данных и переобучения.
Особенность CNN в улавливании пространственных зависимостей делает их крайне эффективными в задачах, требующих детальной обработки изображений. Используя несколько уровней свёрток, сети извлекают признаки на разных уровнях абстракции: начиная от простых элементов, таких как края и текстуры, и заканчивая комплексными объектами, такими как лица, животные или транспортные средства. Это позволяет CNN решать задачи классификации, обнаружения и сегментации объектов, играя ключевую роль в областях компьютерного зрения, биометрии и видеонаблюдения.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой класс нейронных сетей, специально разработанных для работы с последовательными данными, где каждый элемент зависит от предыдущего и/или последующего. Эти сети стали популярны благодаря своей уникальной способности «запоминать» информацию о ранее обработанных элементах, что особенно полезно при анализе текста, аудиозаписей или временных рядов. Основная особенность RNN заключается в наличии циклических связей, которые позволяют сети сохранять состояние, обновляемое с каждым новым элементом последовательности. Это свойство отличает их от других типов нейронных сетей, которые обрабатывают входные данные независимо друг от друга.