Özünü idarə edən avtomobilin işıqforun qırmızı işığında dayanacağını necə bildiyini və ya telefonunuzun üzünüzü necə tanıya biləcəyini heç soruşmusunuzmu?
Convolutional Neural Network və ya qısaca CNN-in gəldiyi yer budur.
CNN, görüntülərdə nə baş verdiyini müəyyən etmək üçün şəkilləri təhlil edə bilən insan beyni ilə müqayisə edilə bilər. Bu şəbəkələr hətta insanların gözdən qaçıracağı şeyləri aşkar edə bilər!
Bu yazıda CNN-i araşdıracağıq dərin öyrənmə Kontekst. Gəlin görək bu maraqlı sahə bizə nə təklif edə bilər!
Dərin Öyrənmə nədir?
Dərin öyrənmə bir növdür süni intellekt. Bu, kompüterlərə öyrənməyə imkan verir.
Dərin öyrənmə mürəkkəb riyazi modellərdən istifadə edərək məlumatları emal edir. Beləliklə, kompüter nümunələri aşkar edə və məlumatları təsnif edə bilər.
Çoxlu nümunələrlə məşq etdikdən sonra qərarlar da verə bilir.
Dərin Öyrənmədə CNN-lərlə niyə maraqlanırıq?
Convolutional Neyron Networks (CNN) dərin öyrənmənin vacib komponentidir.
Onlar kompüterlərə şəkilləri və digərləri dərk etməyə imkan verir vizual məlumatlar. Biz kompüterləri dərin öyrənmədə CNN-lərdən istifadə etməklə nümunələri aşkar etmək və onların “gördükləri” əsasında obyektləri müəyyən etmək üçün öyrədə bilərik.
CNN-lər ətraf mühiti dərk etməkdə kompüterlərə kömək edən dərin öyrənmə gözü kimi çıxış edir!
Brain's Architecture-dan ilham
CNN-lər beynin məlumatları necə şərh etdiyindən ilham alır. CNN-lərdəki süni neyronlar və ya qovşaqlar, girişləri qəbul edir, onları emal edir və nəticəni, beyin neyronlarının bütün bədəndə etdiyi kimi, çıxış kimi təqdim edir.
Giriş qatı
Standartın giriş qatı neyron şəbəkə şəkil pikselləri kimi massivlər şəklində daxiletmələri qəbul edir. CNN-lərdə şəkil giriş qatına giriş kimi verilir.
Gizli təbəqələr
CNN-lərdə şəkildən xüsusiyyətləri çıxarmaq üçün riyaziyyatdan istifadə edən bir neçə gizli təbəqə var. Tamamilə əlaqəli, düzəldilmiş xətti vahidlər, birləşdirmə və bükülmə təbəqələri də daxil olmaqla bir neçə növ təbəqə var.
Bükülmə qatı
Giriş şəklindən xüsusiyyətləri çıxarmaq üçün ilk qat konvolyutsiya qatıdır. Daxil edilən təsvir filtrasiyaya məruz qalır və nəticədə təsvirin əsas elementlərini vurğulayan xüsusiyyət xəritəsi əldə edilir.
Daha sonra hovuz
Birləşdirmə təbəqəsi xüsusiyyət xəritəsinin ölçüsünü kiçilmək üçün istifadə olunur. O, modelin giriş şəklinin yerini dəyişməyə qarşı müqavimətini gücləndirir.
Düzəldilmiş Xətti Vahid Layer (ReLU)
Modelə qeyri-xəttilik vermək üçün ReLU qatından istifadə olunur. Əvvəlki təbəqənin çıxışı bu təbəqə tərəfindən aktivləşdirilir.
Tamamilə Bağlanmış Layer
Tam əlaqəli təbəqə elementi kateqoriyalara ayırır və ona çıxış qatında unikal identifikator təyin edir, tamamilə əlaqəli qatdır.
CNN-lər Feedforward şəbəkələridir
Məlumat yalnız bir şəkildə girişlərdən çıxışlara axır. Onların arxitekturası beynin vizual korteksindən ilhamlanır, hansı ki, əsas və mürəkkəb hüceyrələrin alternativ təbəqələrindən ibarətdir.
CNN-lər necə hazırlanır?
Bir pişiyi müəyyən etmək üçün kompüterə öyrətməyə çalışdığınızı düşünün.
“Budur, pişikdir” deyərkən ona çoxlu pişik şəkillərini göstərirsiniz. Pişiklərin kifayət qədər şəkillərinə baxdıqdan sonra kompüter uclu qulaqlar və bığlar kimi xüsusiyyətləri tanımağa başlayır.
CNN-in fəaliyyət tərzi çox oxşardır. Kompüterdə bir neçə fotoşəkil göstərilir və hər şəkildəki əşyaların adları verilir.
Bununla belə, CNN görüntüləri bölgələr kimi daha kiçik parçalara ayırır. Və o, şəkillərə bütövlükdə baxmaqdansa, həmin bölgələrdəki xüsusiyyətləri müəyyən etməyi öyrənir.
Beləliklə, CNN-in ilkin təbəqəsi yalnız kənarlar və ya künclər kimi əsas xüsusiyyətləri aşkar edə bilər. Sonra, formalar və ya fakturalar kimi daha ətraflı xüsusiyyətləri tanımaq üçün növbəti təbəqə bunun üzərində qurulur.
Kompüter daha çox təsvirə baxdıqca təbəqələr bu keyfiyyətləri tənzimləyir və təkmilləşdirir. Bu, pişiklər, üzlər və ya başqa bir şey olub-olmamasından asılı olmayaraq, öyrədildiyini müəyyən etməkdə çox təcrübəli olana qədər davam edir.
Güclü Dərin Öyrənmə Aləti: CNN-lər Şəkil Tanınmasını Necə Transformasiya etdi
CNN-lər şəkillərdəki naxışları müəyyən edərək və anlamlandıraraq, görüntünün tanınmasını dəyişdirdilər. Nəticələri yüksək dərəcədə dəqiqliklə təmin etdikləri üçün CNN-lər təsvirin təsnifatı, axtarışı və aşkarlanması tətbiqləri üçün ən səmərəli arxitekturadır.
Çox vaxt əla nəticələr verirlər. Və onlar real dünya tətbiqlərində fotoşəkillərdəki obyektləri dəqiq müəyyənləşdirir və müəyyənləşdirirlər.
Şəklin hər hansı bir hissəsində nümunələrin tapılması
Şəklin harada görünməsindən asılı olmayaraq, CNN onu tanımaq üçün hazırlanmışdır. Onlar avtomatik olaraq şəkilin istənilən yerindən vizual xüsusiyyətləri çıxara bilərlər.
Bu, onların “məkan dəyişkənliyi” kimi tanınan qabiliyyəti sayəsində mümkündür. Prosesi sadələşdirərək, CNN-lər insan xüsusiyyətlərinin çıxarılmasına ehtiyac olmadan birbaşa fotoşəkillərdən öyrənə bilərlər.
Daha çox emal sürəti və daha az yaddaş istifadə olunur
CNN-lər şəkilləri ənənəvi proseslərdən daha sürətli və daha səmərəli emal edir. Bu, şəkili emal etmək üçün tələb olunan parametrlərin sayını azaldan qatların birləşdirilməsinin nəticəsidir.
Bu yolla onlar yaddaşdan istifadə və emal xərclərini azaldırlar. Bir çox sahələr CNN-lərdən istifadə edir, məsələn; üz tanıma, video kateqoriyalara ayırma və şəkil təhlili. Hətta öyrəşiblər qalaktikaları təsnif edin.
Real həyat nümunələri
Google Şəkillər şəkillərdəki insanları və obyektləri müəyyən etmək üçün istifadə edən CNN-lərin real dünyada istifadəsidir. Üstəlik, Azure və Amazon CNN-lərdən istifadə edərək obyektləri etiketləyən və müəyyən edən təsvirin tanınması API-lərini təmin edin.
Şəkillərin tanınması tapşırıqları daxil olmaqla verilənlər bazasından istifadə edərək neyron şəbəkələrinin öyrədilməsi üçün onlayn interfeys dərin öyrənmə platforması tərəfindən təmin edilir. NVIDIA Rəqəmləri.
Bu proqramlar CNN-lərin kiçik miqyaslı kommersiya istifadəsindən tutmuş fotoşəkillərin təşkilinə qədər müxtəlif vəzifələr üçün necə istifadə oluna biləcəyini göstərir. Daha çox misal çəkmək olar.
Konvolutional Neyron Şəbəkələri Necə Təkamül Edəcək?
Səhiyyə, CNN-lərin əhəmiyyətli təsir göstərməsi gözlənilən maraqlı bir sənayedir. Məsələn, rentgen və MRT taramaları kimi tibbi şəkilləri qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər. Onlar klinisyenlərə xəstəliklərə daha tez və dəqiq diaqnoz qoymaqda kömək edə bilərlər.
Özünü idarə edən avtomobillər CNN-lərin obyektin identifikasiyası üçün istifadə oluna biləcəyi başqa bir maraqlı proqramdır. Bu, nəqliyyat vasitələrinin ətrafdakıları nə dərəcədə yaxşı başa düşməsini və onlara reaksiya verməsini yaxşılaşdıra bilər.
Artan sayda insan həmçinin mobil CNN-lər də daxil olmaqla daha sürətli və effektiv olan CNN strukturlarının yaradılmasında maraqlıdır. Onların smartfonlar və geyilə bilən cihazlar kimi aşağı gücə malik cihazlarda istifadə ediləcəyi gözlənilir.
Cavab yaz