Изменения

'''Сверточная нейронная сеть''' (англ. ''convolutional neural network'', ''CNN'') {{---}} специальная архитектура нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном<refname=LeNet5>[http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf Yann LeCun — Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition, 1998]</ref>, изначально нацеленная на эффективное распознавание изображений.

Нейронная сеть, предложенная Яном Лекуном<ref name=LeNet5/>, для распознавания рукописных цифр MNIST.

Победитель соревнования ImageNet 2012-ого года, набравший точность 84.6%<ref name=AlexNet>[https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks]</ref>. Была реализована с использованием CUDA для повышения производительности. Состоит из двух отдельных частей, которые слабо взаимодействуют друг с другом, что позволяет исполнять их параллельно на разных GPU с минимальным обменом данными.

Семейство архитектур нейронных сетей, которое включает в себя, в частности, VGG-11, VGG-13, VGG-16 и VGG-19<ref name=VGG>[https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition]</ref>. Победитель соревнования ImageNet 2013-ого года (VGG-16), набравший точность 92.7%. Одной из отличительных особенностей является использование ядер свертки небольшого размера (3x3, в отличие от больших ядер размера 7x7 или 11x11).