Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này giới thiệu về mạng Convolutional Neural Network (CNN), một kỹ thuật học sâu quan trọng và được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính. CNN là một loại mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới, chẳng hạn như ảnh. Tài liệu này sẽ trình bày các khái niệm cơ bản về CNN, kiến trúc của CNN, các thành phần chính của CNN, và các ứng dụng của CNN.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực học máy và xử lý ảnh
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về mạng Convolutional Neural Network (CNN), một kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý và phân tích hình ảnh. CNN được thiết kế để tự động học các đặc trưng phân cấp từ dữ liệu hình ảnh, giúp chúng vượt trội trong các tác vụ như phân loại ảnh, nhận diện đối tượng và phân đoạn ảnh. Tài liệu này bao gồm các chủ đề chính như giới thiệu về các loại ảnh phổ biến (ảnh xám, ảnh RGB), bài toán phân loại ảnh, mạng neuron fully connected và locally connected, phép Convolution, kiến trúc phổ dụng của CNN (tầng convolution, tầng activation ReLU, tầng pooling, tầng fully connected), các khái niệm như Stride và Padding, và cuối cùng là cài đặt kiến trúc mạng LeNet. Các khái niệm cơ bản về CNN được giải thích một cách chi tiết, bao gồm các lớp convolution, pooling và fully connected, cũng như các hàm kích hoạt thường được sử dụng. Tài liệu cũng thảo luận về các kỹ thuật quan trọng như chia sẻ trọng số và kết nối cục bộ, giúp giảm số lượng tham số và cải thiện hiệu suất của mạng. Ngoài ra, tài liệu còn đề cập đến các ứng dụng thực tế của CNN trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
