ما الفرق بين 1D Convolution و2D Convolution و3D Convolution ؟

الفرق 1D Convolution و2D Convolution و3D Convolution يكمن في أبعاد البيانات ونوع الأنماط المستخرجة:
• الالتفاف احادي البعد 1D Convolution: يُستخدم للبيانات أحادية البعد مثل السلاسل الزمنية أو النصوص، حيث يتحرك المرشح على طول محور واحد لاستخراج الأنماط المتتابعة.
• الالتفاف ثنائي البعد 2D Convolution: الأكثر شيوعًا ويُستخدم مع الصور، حيث يتحرك المرشح في بعدين (العرض × الارتفاع) لاكتشاف أنماط مكانية مثل الحواف والأشكال.
• الالتفاف ثلاثي البعد 3D Convolution: يُستخدم مع بيانات ثلاثية الأبعاد مثل الفيديوهات أو الصور الطبية (MRI, CT)، حيث يتحرك المرشح عبر الطول × العرض × العمق لاستخراج الأنماط المكانية والزمانية معًا.
• 1D للبيانات المتسلسلة، 2D للصور، و3D للفيديو والبيانات الحجمية.