Image Classification using Deep Learning

Abstract

"Deep learning (DL) is a sub-domain of machine learning (ML), it consists of artificial neural networks. The word (deep) refers to the number of layers in the network, the more layers there are, the deeper the network. Advanced tools and techniques have significantly improved Deep Learning algorithms to the point where they can outperform humans in classifying images. Among artificial neural network architectures there are convolutional neural networks (CNN). Image classification is a classic problem in the fields of image processing and convolutional neural networks. Our work studies the images classification by using an architecture of a convolutional neural network. Intelligence and has the potential to revolutionize many industries." "التعلم العميق (DL) هو مجال فرعي للتعلم الآلي (ML) ، ويتكون من شبكات عصبية اصطناعية. تشير كلمة (عميق) إلى عدد الطبقات في الشبكة، وكلما زاد عدد الطبقات، زادت عمق الشبكة. لقد حسنت الأدوات والتقنيات المتقدمة بشكل كبير خوارزميات التعلم العميق لدرجة أنها يمكن أن تتفوق على البشر في تصنيف الصور. من بين معماريات الشبكات العصبية الاصطناعية هناك شبكات عصبية ملتفة (CNN). تصنيف الصور هو مشكلة كلاسيكية في مجالات معالجة الصور والشبكات العصبية الملتفة. يدرس عملنا تصنيف الصور باستخدام بنية شبكة عصبية ملتفة. الذكاء ولديه القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات"