O rețea neuronală convoluțională este un anumit tip de aranjament de neuroni artificiali, sau simulatoare de neuroni, care este făcut să funcționeze într-un anumit mod. Rețelele neuronale sunt grupuri biologice de neuroni sau grupuri artificiale de pseudo-neuroni care sunt programate să funcționeze în același mod ca neuronii biologici. Rețelele neuronale artificiale caută să imite funcțiile creierului uman sau animal.
În cele mai multe cazuri, o rețea neuronală convoluțională este pur și simplu o rețea neuronală artificială creată pentru a simula un fel de activitate cerebrală. Experții numesc aceste modele „inspirate din punct de vedere biologic”. Unele dintre acestea pot, de asemenea, să învețe în modul în care o rețea neuronală biologică învață, prin procesarea informațiilor în moduri foarte complexe.
Printre cele mai răspândite utilizări ale rețelelor neuronale convoluționale se numără simularea vederii umane sau animale. Aceste aplicații se concentrează adesea pe combinația de intrare și ieșire care ajută tehnologia să facă artificial ceea ce creierul face în mod natural. Multe metode complexe, uneori numite straturi, sunt necesare pentru a realiza acest tip de simulare. Acestea sunt adesea afișate prin modele vizuale care ajută cititorii să înțeleagă cum este configurată o rețea neuronală convoluțională.
În general, oamenii de știință care implementează rețele neuronale convoluționale au descoperit câteva dintre modalitățile specifice prin care creierul procesează imaginile. Inteligența artificială a progresat în ultima vreme, iar acum oamenii de știință pot face ca tehnologiile să îndeplinească unele dintre sarcinile care erau exclusiv viziunii biologice. Una dintre acestea este recunoașterea facială, unde algoritmii avansați permit camerelor și altor dispozitive să ecraneze în mod eficient imaginile și să recunoască o față individuală.
Multe tipuri de modele de rețele neuronale convoluționale sunt făcute pentru a recunoaște diferite caracteristici pentru a analiza o imagine întreagă care ar simula o gamă de viziune. Unele dintre aceste tehnologii trebuie să aibă, de asemenea, filtre avansate pentru anumite game de lumină sau alte instrumente care ajută tehnologiile să „vadă” în felul în care oamenii și animalele o fac. Rețelele neuronale convoluționale trebuie testate riguros și evaluate în funcție de meritele lor, acolo unde obținerea specifică a rezultatelor demonstrează că aceste tehnologii pot imita creierul uman sau animal, cel puțin într-o anumită măsură.
Rețelele neuronale convoluționale sunt, de asemenea, realizate pentru diferite aplicații. Acestea includ utilizări ale produselor de larg consum, cum ar fi camerele de recunoaștere facială. Există, de asemenea, multe aplicații de securitate pentru aceste tipuri de tehnologii și utilizarea rețelelor neuronale convoluționale ca o resursă puternică de filtrare a datelor. Oamenii de știință continuă să lucreze pentru a obține o mai mare complexitate cu aceste simulatoare, de exemplu, pentru a verifica numărul de fețe dintr-o imagine sau pentru a putea identifica corect fețele în diferite scale, iluminare sau alte condiții.