Wat is een CNN en waarom verschilt het van traditionele neurale netwerken?

Een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) is een type kunstmatige intelligentie dat computers helpt om beelden te "zien" en te begrijpen. In tegenstelling tot gewone neurale netwerken, die afbeeldingen verwerken als een lijst met getallen, bekijken CNN's afbeeldingen in secties en herkennen ze patronen zoals randen, vormen en texturen. Hierdoor zijn ze veel beter in het verwerken van foto's en video's.

Hoe CNN's zijn geïnspireerd door het menselijk oog

CNN's werken op een vergelijkbare manier als hoe het menselijk brein beelden verwerkt. Wanneer we ergens naar kijken, sturen onze ogen informatie naar de hersenen, die eerst eenvoudige vormen zoals randen en kleuren herkennen. Vervolgens combineren diepere lagen in onze hersenen deze elementen om objecten, gezichten of volledige scènes te begrijpen. CNN's volgen hetzelfde principe: ze beginnen met eenvoudige kenmerken en bouwen op naar het herkennen van complexe objecten.

Net als onze ogen zich op bepaalde gebieden richten, verwerken CNN's afbeeldingen ook in kleine secties, waardoor ze patronen kunnen herkennen, ongeacht waar deze zich bevinden. In tegenstelling tot mensen hebben CNN's echter duizenden gelabelde afbeeldingen nodig om te leren, terwijl mensen objecten kunnen herkennen zelfs als ze deze maar een paar keer hebben gezien.

Overzicht van belangrijke componenten: Convolutie, pooling, activatie en volledig verbonden lagen

Een CNN bestaat uit meerdere lagen, die elk een specifieke rol spelen bij het verwerken van afbeeldingen:

CNN's zijn krachtig omdat ze automatisch kenmerken uit afbeeldingen kunnen leren in plaats van dat mensen elk detail moeten programmeren. Daarom worden ze gebruikt in zelfrijdende auto's, gezichtsherkenning, medische beeldvorming en vele andere toepassingen in de echte wereld.