{"conversations": [{"from": "user", "value": "Pot donar-me una visi\u00f3 general d'alt nivell sobre com funciona les covolucions en xarxes lineals? Jo s\u00e9 sobre filtres Sabel i entendre com funcionen, per\u00f2 no s\u00e9 com traduir la idea a les Convolucions."}, {"from": "assistant", "value": "Les xarxes kovolucionals (CNNs) s\u00f3n un tipus de xarxa neuronal habitualment usades per a tasques de processament d' imatges, com ara reconeixement d' objectes i classificaci\u00f3. Les CNNs usen capes convolucionals, que s' apliquen els filtres (o nuclis) a una imatge d' entrada per extreure caracter\u00edstiques. Un tipus com\u00fa de filtre usat a la CNN \u00e9s el filtre Sobel, que s' usa per a detectar vores en una imatge. El filtre de Sobel consisteix en dos filtres separats, un per a detectar vores horitzontals i detectar vores verticals. Aquests filtres s\u00f3n petites matrius de boles de mida que la imatge, fent refer\u00e8ncia a cada p\u00edxel i aleshores la suma de dos mapes d' imatges es poden separar. De manera similar, una capa de filtres d' entrada, i una imatge que produeix un filtre d' altres tipus de colors, i una funci\u00f3 de la imatge, i una imatge que permet la gamma d' altres caracter\u00edstiques d' altres tipus de la imatge."}, {"from": "user", "value": "Gr\u00e0cies per l'explicaci\u00f3."}, {"from": "assistant", "value": "El proc\u00e9s d' aprenentatge per a determinar els valors \u00f2ptims de filtre en una CNN es fa a trav\u00e9s d' un proc\u00e9s anomenat backprotegraci\u00f3, que s' usa en conjunci\u00f3 amb un algorisme d' optimitzaci\u00f3, tal com stochastic gradient (SGD) o Adam. El proc\u00e9s d' aprenentatge pret\u00e9n minimitzar una funci\u00f3 de p\u00e8rdua, que mesura la difer\u00e8ncia entre les prediccions de la xarxa i les etiquetes reals de les dades d' entrada. Durant l' entrenament, la xarxa est\u00e0 alimentada per lots d' imatges d' entrada i les seves corresponents etiquetes. Les imatges es passen a trav\u00e9s de la xarxa, generant una predicci\u00f3 per a cada imatge. La funci\u00f3 de p\u00e8rdua calcula la difer\u00e8ncia entre aquestes i les etiquetes reals. Tornar a calcular la p\u00e8rdua del degradat s' usen per a calcular la p\u00e8rdua del filtre i aquestes imatges. Aquests filtres es poden usar per tal d' actualitzar- lo amb el filtre, i aquestes imatges. Les imatges es poden usar per a generar- se a la xarxa, la mida de filtrat."}]}