Name: شبکه پیچشی CNN چیست؟ + معماری و کاربرد در یادگیری ماشین (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-05-07T04:28:06.000000Z
Duration: 12 min 39 s
Description: شبکه پیچشی CNN چیست؟ + معماری و کاربرد در یادگیری ماشین (آموزش رایگان)

اکسل

هوش مصنوعی

مدار منطقی

فتوشاپ

پایتون

طراحی سایت

power bi

حسابداری

اتوکد

متلب

زبان انگلیسی

کتیا

وردپرس

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح شگفتی آموختن

شبکه‌ پیچشی CNN چیست؟ + معماری و کاربرد در یادگیری ماشین (آموزش رایگان)

چکیده

شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network)

معماری شبکه عصبی پیچشی یا کانولوشنی

پیچشی یا کانولوشن Convolution

ادغام Pooling

شبکه عصبی غلیظ Fully Connected

نحوه استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی CNN

کاربردهای شبکه‌های عصبی پیچشی

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

شبکه&zwnj;های عصبی پیچشی یا CNN (Convolutional Neural Networks)، نوعی از شبکه&zwnj;های عصبی مصنوعی هستند که برای پردازش داده&zwnj;های دارای ساختار شبکه&zwnj;ای، مانند تصاویر، طراحی شده&zwnj;اند. CNNها عمدتا برای شناسایی الگوها در تصاویر به&zwnj; کار می&zwnj;روند و نسبت به شبکه&zwnj;های عصبی سنتی، دقت بالاتر و پارامترهای کمتری دارند.

شبکه&zwnj;های پیچشی معمولا شامل سه نوع لایه اصلی هستند:

<ul>
	<li>لایه&zwnj;های پیچشی (Convolutional Layers)</li>
	<li>لایه&zwnj;های تجمیع یا نمونه&zwnj;برداری (Pooling Layers)</li>
	<li>لایه&zwnj;های کاملا متصل (Fully Connected Layers)</li>
</ul>

در لایه&zwnj;های پیچشی، فیلترهایی روی تصویر ورودی حرکت داده می&zwnj;شوند تا ویژگی&zwnj;هایی مانند لبه&zwnj;ها، گوشه&zwnj;ها و بافت&zwnj;ها استخراج شوند. این فرایند به مدل کمک می&zwnj;کند تا اطلاعات مکانی مهم تصویر را فرا بگیرد.

سپس، لایه&zwnj;های نمونه&zwnj;برداری (مانند Max Pooling) با کاهش اندازه داده&zwnj;ها، مهم&zwnj;ترین ویژگی&zwnj;ها را حفظ می&zwnj;کنند. در مرحله نهایی، لایه&zwnj;های کاملا متصل، وظیفه تصمیم&zwnj;گیری را بر عهده دارند و خروجی نهایی را تولید می&zwnj;کنند.

از نظر کاربرد، شبکه&zwnj;های عصبی پیچشی بسیار گسترده&zwnj;اند و در حوزه&zwnj;هایی مانند بینایی ماشین (Computer Vision)، پزشکی، تشخیص متون دست&zwnj;نویس و بسیاری موارد دیگر مورد استفاده قرار می&zwnj;گیرند.

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

در این آموزش، ابتدا با مفهوم شبکه&zwnj;های عصبی پیچشی آشنا می&zwnj;شویم و سپس معماری آن&zwnj;ها شامل لایه&zwnj;های پیچشی، تجمیع و کاملا متصل را بررسی می&zwnj;کنیم. همچنین با نحوه استفاده از این شبکه&zwnj;ها در پروژه&zwnj;های واقعی و کاربردهای آن&zwnj;ها در حوزه&zwnj;های مختلف آشنا خواهیم شد.

شبکه‌های پیچشی (CNN)

راهنمایی ادامه مسیر

شبکه‌ پیچشی CNN چیست؟ + معماری و کاربرد در یادگیری ماشین (آموزش رایگان) | فرادرس