โครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการ

โครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการ หรือ โครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (convolutional neural network, CNN) เป็นโครงข่ายประสาทแบบป้อนไปข้างหน้า แต่ละหน่วยเซลล์ภายในโครงข่ายลักษณะนี้สามารถถูกคำนวณร่วมไปกับหน่วยที่อยู่ในขอบเขตรอบข้าง เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากสำหรับใช้ในการประมวลผลภาพขนาดใหญ่

โครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการอาจประกอบไปด้วยหนึ่งชั้นหรือหลายชั้น และประกอบรวมกับชั้นเชื่อมต่อสมบูรณ์ (fully connected layer) (ซึ่งเทียบเท่ากับโครงสร้างภายในโครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิม) และยังมักเติมชั้นบ่อรวม (pooling layer) โครงสร้างในลักษณะนี้ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถใช้ประโยชน์จากโครงสร้างสองมิติของข้อมูลป้อนเข้าได้ โครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการ สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีเยี่ยมในการวิเคราะห์การรู้จำคำพูด เหนือกว่าโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกอื่น ๆ แบบจำลองนี้ยังสามารถฝึกได้โดยใช้ อัลกอริทึมการแพร่กระจายย้อนกลับ 

เมื่อเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบป้อนไปข้างหน้าแบบอื่น ๆ แล้ว โครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการนั้นมีพารามิเตอร์ที่ต้องพิจารณาน้อยกว่า ทำให้เป็นโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกที่ถูกใช้แพร่หลาย

โครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการนั้นได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีการจัดระเบียบการเชื่อมต่อของระบบประสาทในเปลือกสมองที่ใช้ในการมองเห็นของสัตว์ เซลล์ประสาทหนึ่งเซลล์จะตอบสนองต่อสิ่งเร้าในพื้นที่จำกัดเท่านั้น และพื้นที่รับความรู้สึกของเซลล์ประสาทต่างๆ จะซ้อนทับกันจนครอบคลุมลานสายตาทั้งหมด

 อ้างอิง 

หมวดหมู่:ปัญญาประดิษฐ์