کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
شبکه عصبی پیشخور
برای سلول عصبی formula_4 ورودیی که از سلول عصبی formula_5 به این سلول وارد می‌شود را با formula_6 نشان می‌دهیم. وزن این ورودی formula_7 است و مجموع ضرب ورودی‌ها با وزنهایشان را با formula_8 نمایش می‌دهیم، به این معنی که formula_9. حال باید بر روی formula_8 تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را formula_11 می‌نامیم و خروجی آن را با formula_12 نمایش می‌دهیم یعنی formula_13. به همین شکل خروجیی که از سلول عصبی formula_4 خارج شده و به سلول formula_15 وارد می‌شود را با formula_16 نمایش می‌دهیم و وزن آن را formula_17 می‌نامیم. حال تمام وزن‌های این شبکه عصبی را در مجموعه‌ای به اسم formula_18 می‌گنجانیم، هدف یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما formula_19 باشد و خروجی formula_20 و خروجی شبکه عصبی ما formula_21، هدف پیدا کردن انتخاب formula_18 است به قسمی که برای تمام داده‌ها formula_20 و formula_21 به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع هزینه بر روی تمام داده هاست، اگر داده‌ها را با formula_25 و تابع هزینه را با formula_26 نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین است: formula_27 به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای formula_26 می‌توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته‌بندی است برای formula_26می‌شود منفی لگاریتم بازنمایی را استفاده کرد.