Convolutional Neural Network (CNN) - архитектура, созданная для работы с изображениями

CNN (Convolutional Neural Network, сверточная нейросеть) — это архитектура, созданная для работы с изображениями. Её главный принцип — обнаружение паттернов с помощью скользящего окна (фильтра).

Вместо того чтобы анализировать каждый пиксель по отдельности, CNN проходит по картинке небольшим окном (например, 3×3 пикселя). Каждое такое окно — это фильтр, который ищет простую деталь: вертикальную линию, угол, цветовое пятно.

Как это работает:

1. Свертка: Фильтр скользит по всей картинке, вычисляя, насколько каждый участок похож на искомый паттерн. Результат — карта признаков.

2. Активация: Сеть усиливает найденные паттерны.

3. Субдискретизация (Pooling): Изображение сжимается, сохраняются только самые важные детали, что делает сеть устойчивой к сдвигам и поворотам.

Эти шаги повторяются несколько раз. На ранних слоях сеть видит линии и углы. На средних — глаза и колёса. На глубоких — целые лица или автомобили.

Аналогия: Инспектор с увеличительным стеклом систематически осматривает фотографию, выискивая усы, решётки радиатора или номера.

В отличие от BERT или GPT (работа с текстом), CNN незаменима для распознавания объектов, медицинской диагностики по снимкам и управления беспилотными автомобилями.