Konvolucione neuronske mreže u sistemima automatskog upravljanja - pregled stanja u oblasti istraživanja

Abstract

Konvolucione neuronske mreže su vrsta dubokih neuronskih mreža koje se koriste u zadacima klasifikacije, identifikacije, predikcije i detekcije objekata, a pogodne su za rad sa ulaznim podacima različitih dimenzija, kao što su signali, slike, video zapisi. O njihovom značaju svedoči činjenica da su u upotrebi više od bilo koje druge vrste dubokih mreža. Upravo zbog toga se konstantno radi na razvoju novih algoritama koji usavršavaju postojeće modele ili kreiranju novih modela koji ubrzavaju ili poboljšavaju proces učenja. Primenu ostvaruju u najrazličitijim oblastima nauke i industrije zbog mogućnosti postizanja visoke tačnosti i jednostavnosti implementacije. U ovom radu se predstavlja struktura konvolucionih mreža, a naročito se razmatraju novosti u sferi istraživanja konvolucionog sloja, gde se tumače različiti tipovi konvolucija. Takođe, posebno se obraća pažnja na upotrebu ovih mreža u sistemima automatskog upravljanja poslednjih godina, kao rezultata pojave Industrije 4.0. Prilikom analiziranja naučnih radova, primena konvolucionih mreža je razgraničena prema dimenzionalnosti ulaznih podataka, odnosno prema dimenzionalnosti mreža i zadacima koje je moguće rešiti pomoću njih.