ANÁLISE DE DESEMPENHO DE UM ALGORITMO DESENVOLVIDO PARA SOLUÇÃO DE DEEP LEARNING UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA ANÁLISE DE CONTRASTE DE IMAGENS

Abstract

O aprendizado profundo (deep learning) pertence a um tipo de aprendizado de máquina que utiliza as redes neurais artificiais para a resolução de problemas complexos como o reconhecimento de imagens. A rede neural convolucional (RNC) é uma arquitetura baseada em redes neurais artificiais, e vem sendo muito aplicada para o aprendizado profundo, trazendo bons resultados no processamento e análise de imagens. Nesse artigo será apresentado conceitos preliminares para o entendimento das RNCs, analisando as técnicas para a melhora do contraste das imagens, mostrando o processo de aprendizagem e seus resultados.