Redes Neurais Convolucionais (CNNs)
Atualizado em: 06/11/2024 22:20Imagens Ilustrativas
Definição Básica
Um tipo de rede neural especializada no processamento e análise de dados visuais, como imagens e vídeos.
Definição Detalhada
Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são modelos de deep learning que utilizam camadas de convolução para extrair e analisar características de dados visuais. São amplamente utilizadas em tarefas de visão computacional, como reconhecimento de objetos, detecção de rostos e análise de imagens médicas. As CNNs empregam filtros para destacar características importantes nas imagens, como bordas e texturas, facilitando a identificação de padrões visuais complexos.
Exemplos Práticos
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
Flatten(),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax') # Para classificação de 10 classes
])
# Treine o modelo com dados de imagem
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
Criado em: 06/11/2024 22:20
| Última atualização: 06/11/2024 22:20