 פאַרבינדן אַ קינסטלעך נעוראַל נעץ מיט אַ קאַנוואַלושאַנאַל נעוראַל נעץ.
אַ קינסטלעך נעוראַל נעץ (ANN) איז אַ קאַמפּיוטיישאַנאַל סיסטעם ינספּייערד דורך די סטרוקטור און פאַנגקשאַנז פון בייאַלאַדזשיקאַל נעוראַל נעטוואָרקס, דיזיינד צו לערנען פּאַטערנז פון דאַטן. איינער פון די מערסט פּראָסט טייפּס פון ANN געניצט אין בילד און ווידעא פּראַסעסינג איז די קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעטוואָרק (CNN), וואָס איז אַ טיפּ פון ANN אָפּטימיזעד פֿאַר פּראַסעסינג גריד-ווי דאַטן אַזאַ ווי בילדער. CNNs זענען אַ סובטיפּע פון ANNs וואָס טיילן פילע קעראַקטעריסטיקס, אָבער האָבן נאָך ספּעשאַלייזד לייַערס וואָס זענען ספּעציעל גוט אין דיטעקטינג פּאַטערנז אין בילדער. צו פאַרבינדן אַן ANN מיט אַ CNN, איר קען נוצן אַ כייבריד אַרקאַטעקטשער, וווּ די דאַטן זענען ערשטער פּראַסעסט דורך די CNN לייַערס און דערנאָך פאסטעכער אין די רעגולער נעוראַל נעץ לייַערס. אין אַלגעמיין, די CNN וועט שעפּן די ערשט דאַטן פּראַסעסינג און שטריך יקסטראַקשאַן. די קאַנוואַלושאַנאַל לייַערס פון די CNN וועלן יבערקוקן די אַרייַנשרייַב דאַטן פֿאַר היגע פּאַטערנז און פֿעיִקייטן, און שאַפֿן אַ קאַנדענסט פאַרטרעטונג פון די בילד. דער פאַרטרעטונג איז דעמאָלט פאסטעכער אין די גאָר פארבונדן לייַערס פון די ANN, ווו די פּאַטערנז זענען קאַמביינד און פּראַסעסט צו מאַכן אַ פּראָגנאָז אָדער קלאַסאַפאַקיישאַן. דער כייבריד צוגאַנג קענען זיין זייער עפעקטיוו ווען ארבעטן מיט בילד אָדער ווידעא דאַטן, ווייַל די CNN עקסטראַקט באַטייַטיק פֿעיִקייטן פון די אַרייַנשרייַב בשעת די ANN ניצט זיי צו מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז אָדער פֿאָרויסזאָגן. דורך קאַנעקטינג אַן ANN מיט אַ CNN, איר שאַפֿן אַ שטאַרק געצייַג וואָס קענען שעפּן די נואַנסיז פון בילד פּראַסעסינג און נאָך נוצן די בייגיקייט און באַשלוס-מאכן קייפּאַבילאַטיז פון אַ טראדיציאנעלן נעוראַל נעץ.