Convolutional Neural Network

IA

Las Convolutional Neural Networks son redes multicapa que toman su inspiración del cortex visual de los animales. Esta arquitectura es útil en varias aplicaciones, principalmente procesamiento de imágenes, reconocimiento de vídeo y procesamiento del lenguaje natural.

La arquitectura consta de varias capas que implementaban la extracción de características y luego clasificar. El siguiente paso es pooling que reduce la dimensionalidad de las features extraídas manteniendo la información más importante. Luego se hace una nueva convolución y otro pooling que alimenta una red feedforward multicapa. La salida final de la red es un grupo de nodos que clasifican el resultado.

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    1958 – Perceptrón 1965 – Perceptrón multicapa 1980’s Neuronas Sigmoidales Redes Feedforward Retropropagación 1989 – Convolutional neural networks (CNN) / Recurent neural networks (RNN) 1997 – Long short term memory (LSTM) 2006 – Deep Belief Networks (DBN): Nace deep learning Restricted Boltzmann Machine Encoder / Decoder = Auto-encoder 2014 – Generative Adversarial Networks (GAN)

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