مروری بر انواع شبکه های عصبی در پردازش تصویر

با پیشرفت سریع فناوریهای یادگیری ماشین و به ویژه یادگیری عمیق، شبکه های عصبی مصنوعی به یکی از ابزارهای اساسی در حوزه پردازش تصویر تبدیل شدهاند. این شبکه ها با الهام از ساختار مغز انسان قادرند ویژگیهای پیچیده تصاویر را به طور خودکار استخراج کرده و تحلیلهای دقیقی ارائه دهند. در این مقاله، مروری جامع بر انواع مختلف شبکه های عصبی از جمله شبکه های کانولوشنی (CNN)، شبکه های بازگشتی (RNN)، حافظه بلندمدت (LSTM)، خودرمزگذارها (Autoencoder) و شبکه های تولیدی تخاصمی (GAN) ارائه میشود. همچنین کاربردهای متنوع این شبکه ها در پردازش تصویر، مزایا، چالشها و مسیرهای آینده تحقیقاتی بررسی شده است. هدف از این پژوهش، ایجاد یک دید کلی، دقیق و بهروز از نقش شبکه های عصبی در تحلیل دادههای تصویری است.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی ، پردازش تصویر ، یادگیری عمیق ، شبکه های کانولوشنی ، شبکه های بازگشتی ، حافظه بلندمدت ، خودرمزگذارها ، شبکه های تولیدی تخاصمی