Was ist ein Faltungsnetz?

Ein Faltungsnetz (Convolutional Neural Network, CNN) ist eine Art von künstlichem neuronalen Netzwerk, das für die Verarbeitung von Bildern und anderen mehrdimensionalen Datenstrukturen optimiert ist. Es verwendet spezielle Schichten, die als Faltungsschichten bezeichnet werden, um Merkmale und Muster in den Daten zu extrahieren.

Die Faltungsschichten in einem CNN bestehen aus einer Sammlung von Filtern, die über das Eingangsbild "gefaltet" werden, um spezifische Merkmale wie Kanten, Texturen und Formen zu erkennen. Jede Faltungsschicht erhöht die Abstraktionsfähigkeit der Merkmale, indem sie die Merkmale der vorherigen Schicht kombiniert. Nach einer oder mehreren Faltungsschichten folgen normalerweise vollständig verbundene Schichten, die das extrahierte Merkmal zu einer endgültigen Ausgabe verarbeiten.

Faltungsnetze sind aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe Muster in mehrdimensionalen Datenstrukturen zu erkennen, besonders nützlich für die Bild- und Videoverarbeitung. Sie werden auch in der Spracherkennung und anderen Anwendungen eingesetzt, die natürliche Sprache verarbeiten.

Insgesamt sind Faltungsnetze eine leistungsfähige Technik für die Verarbeitung von mehrdimensionalen Datenstrukturen und haben in den letzten Jahren zu beeindruckenden Fortschritten in der Bild- und Sprachverarbeitung beigetragen.