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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Neuronale Netze mit Faltungsschichten

(Convolutional Neuronal Networks)

verfasst von : Martin Werner

Erschienen in: Digitale Bildverarbeitung

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Typische neuronale Klassifikationsnetze lassen sich durch Faltungsschichten erweitern. Eine Batterie linearer Filter mit spezifischen, gelernten Faltungskernen hebt Merkmale im Bild hervor, die die nachfolgende Klassifizierung unterstützen. Dazu wird der Backpropagation-Algorithmus so erweitert, dass auch die Faltungskerne mitoptimiert werden. Neuronale Netze mit Faltungsschichten zur Merkmalsextraktion und mit Vorwärtsstrukturen zur Klassifizierung werden häufig in der Mustererkennung bei Bildern eingesetzt. Erkennungsquoten von 95 % und mehr können in Beispielen erreicht werden.

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Literatur
Birbaumer, N., & Schmidt, R. F. (2010). Biologische Psychologie (7. Aufl.). Heidelberg: Springer.CrossRef
Carter, R., Aldrige, S., Page, M., & Parker, S. (2010). Das Gehirn. Anatomie, Sinneswahrnehmung, Gedächtnis, Bewusstsein, Störungen. München: Dorling Kindersley
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Schandry, R. (2006). Biologische Psychologie (2. Aufl.). Weinheim: Beltz.
Metadaten
Titel
Neuronale Netze mit Faltungsschichten
verfasst von
Martin Werner
Copyright-Jahr
2021
Buch
Digitale Bildverarbeitung

Print ISBN: 978-3-658-22184-3

Electronic ISBN: 978-3-658-22185-0

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-22185-0_14

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