Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Сверточная нейронная сеть (CNN)
Архитектура глубокого обучения, специализирующаяся на обработке данных со структурой сетки, таких как изображения, использующая сверточные слои, слои подвыборки (пулинга) и полносвязные слои для обучения иерархиям признаков.
Фильтр (или ядро)
Небольшая матрица обучаемых весов, которая скользит по входу сверточного слоя для обнаружения специфических паттернов, таких как края, текстуры или формы.
Рецептивное поле (Receptive Field)
Область входного изображения, которая влияет на конкретный нейрон в данном слое, увеличивающаяся по мере продвижения к более глубоким слоям сети.
Обнаружение объектов
Задача, заключающаяся в локализации и идентификации одного или нескольких объектов на изображении, обычно путем построения ограничивающих рамок (bounding boxes) вокруг них и присвоения им класса.
Архитектура кодер-декодер
Структура сети, состоящая из пути кодирования, который уменьшает пространственную размерность для захвата контекста, и пути декодирования, который восстанавливает ее для создания выходных данных того же размера, что и входные; используется для сегментации.
Капсульная нейронная сеть (CapsNet)
Альтернатива CNN, которая организует нейроны в «капсулы» для сохранения пространственной иерархии признаков, с целью лучшей обработки изменений позы и вращений объектов.
Геометрическое компьютерное зрение
Ветвь компьютерного зрения, которая фокусируется на выводе 3D-свойств и структур из 2D-изображений, включая такие задачи, как 3D-реконструкция и оценка положения камеры.
Визуальный трансформер (Vision Transformer - ViT)
Архитектура, применяющая механизм внимания трансформеров, изначально разработанный для NLP, к последовательностям патчей изображения, конкурирующая с CNN в задачах классификации.