3Dkonvolutionsnetværk

3Dkonvolutionsnetværk, også kendt som 3D CNN'er, er en type dybt neuralt netværk, der er designet til at behandle tredimensionelle data. I modsætning til traditionelle 2D konvolutionsnetværk, der opererer på billeder, kan 3D CNN'er analysere data med dybde eller tidsmæssige dimensioner. Dette gør dem særligt velegnede til opgaver, hvor informationen er organiseret i tre dimensioner, såsom videoanalyse, medicinsk billedbehandling (f.eks. MR-scanninger) og 3D-objektgenkendelse.

Kerneelementet i et 3D konvolutionsnetværk er brugen af 3D konvolutionsfiltre. Disse filtre glider over inputdataene i tre retninger (bredde, højde og dybde/tid) og udfører konvolutionelle operationer for at udtrække rumlige og tidsmæssige træk. Hver 3D filter er selv en lille 3D tensor, der lærer at genkende specifikke mønstre i datasættet.

Efter konvolutionelle lag følger typisk aktiveringsfunktioner (som ReLU) og pooling-lag. 3D pooling-lag reducerer dimensionen af de udtrådte træk, hvilket hjælper med at gøre modellen mere robust over for små variationer i input og reducerer beregningsomkostningerne. Til sidst fører fuldt forbundne lag til den endelige klassificering eller forudsigelse baseret på de lærte træk. 3D CNN'er er i stand til at indfange komplekse rumlige-tidsmæssige relationer, hvilket er afgørende for at forstå dynamiske processer og tredimensionelle strukturer.