 ලබා දී ඇති ඡේදයට අනුව, convolutional neural networks යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී අධික ලෙස ගැලපීම වළක්වා ගන්නේ කෙසේද?
ගැඹුරු ඉගෙනීමේදී, convolutional neural network (CNN) යනු දෘශ්‍ය නිරූපණ විශ්ලේෂණය සඳහා බහුලව භාවිතා වන කෘතිම ස්නායු ජාලයේ පන්තියකි. CNNs අවම වශයෙන් ඒවායේ එක් ස්ථරයක සාමාන්‍ය න්‍යාස ගුණ කිරීම වෙනුවට convolution නමින් ගණිතමය මෙහෙයුමක් භාවිතා කරයි. ඒවා පික්සල් දත්ත සැකසීමට විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇති අතර රූප හඳුනාගැනීමේදී සහ සැකසීමේදී භාවිතා වේ. රූප සහ වීඩියෝ හඳුනාගැනීම, නිර්දේශිත පද්ධති, රූප වර්ගීකරණය, රූප ඛණ්ඩනය, වෛද්‍ය රූප විශ්ලේෂණය, ස්වාභාවික භාෂා සැකසීම, මොළය-පරිගණක අතුරුමුහුණත් සහ මූල්‍ය කාල ශ්‍රේණිවල යෙදුම් ඔවුන්ට ඇත. CNNs Shift Invariant හෝ Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN) ලෙසද හඳුන්වයි, ආදාන විශේෂාංග දිගේ ලිස්සා යන සහ විශේෂාංග සිතියම් ලෙසින් හැඳින්වෙන පරිවර්තන-සමාන ප්‍රතිචාර සපයන convolution kernels හෝ ෆිල්ටරවල හවුල් බර ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය මත පදනම්ව. ප්‍රතිප්‍රතිභානාත්මකව, බොහෝ පරිවර්තන ස්නායුක ජාල පරිවර්තනයට වෙනස් නොවේ, ඒවා ආදානයට අදාළ වන පහත් නියැදීමේ ක්‍රියාකාරිත්වය හේතුවෙන්. CNN යනු බහු ස්ථර ප්‍රත්‍යක්ෂ වල විධිමත් කළ අනුවාද වේ. බහු ස්ථර ප්‍රතිග්‍රාහක සාමාන්‍යයෙන් සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ජාල වේ, එනම් එක් ස්ථරයක ඇති සෑම නියුරෝනයක්ම ඊළඟ ස්ථරයේ ඇති සියලුම නියුරෝන සමඟ සම්බන්ධ වේ. මෙම ජාල වල "සම්පූර්ණ සම්බන්ධතාව" නිසා ඒවා අධික ලෙස දත්ත වලට ගැලපේ. සාමාන්‍ය ක්‍රම, හෝ අධික ලෙස ගැලපීම වැලැක්වීම, ඇතුළත් වේ: පුහුණුව අතරතුර දඬුවම් කිරීමේ පරාමිතීන් (බර දිරාපත් වීම වැනි) හෝ සම්බන්ධතා කැපීම (මඟ හැරිය සම්බන්ධතා, අතහැර දැමීම, ආදිය) ශක්තිමත් දත්ත කට්ටල සංවර්ධනය කිරීම ද CNN විසින් සාමාන්‍යකරණය වූ මූලධර්ම ඉගෙන ගැනීමට ඇති සම්භාවිතාව වැඩි කරයි. දුර්වල ජනාකීර්ණ කට්ටලයක පක්ෂග්‍රාහීත්වයට වඩා දත්ත කට්ටලයක් ලබා දී ඇත.
Convolutional Neural Network (CNN) එකකට සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධ වූ ස්ථරයක් ඇත, එහි සෑම නියුරෝනයක්ම ඊළඟ ස්ථරයේ සෑම නියුරෝනයකටම සම්බන්ධ වේ, මෙම ව්‍යුහය අධික ලෙස ගැලපීම වළක්වා ගැනීමට උපකාරී වේ.