Jeste li se ikada zapitali kako samovozeći automobil zna kada treba stati na crveno svjetlo ili kako vaš telefon može prepoznati vaše lice?
Ovdje na scenu stupa konvoluciona neuronska mreža ili skraćeno CNN.
CNN je uporediv sa ljudskim mozgom koji može analizirati slike kako bi utvrdio šta se u njima događa. Ove mreže mogu čak otkriti stvari koje bi ljudi previdjeli!
U ovom postu ćemo istražiti CNN u duboko učenje kontekstu. Hajde da vidimo šta nam ovo uzbudljivo područje može ponuditi!
Šta je duboko učenje?
Duboko učenje je neka vrsta umjetne inteligencije. Omogućava računarima da uče.
Dubinsko učenje obrađuje podatke koristeći komplikovane matematičke modele. Dakle, kompjuter može otkriti obrasce i kategorizirati podatke.
Nakon treninga s mnogo primjera, može i donositi odluke.
Zašto smo zainteresovani za CNN u dubokom učenju?
Konvolucione neuronske mreže (CNN) su važna komponenta dubokog učenja.
Oni omogućavaju kompjuterima da shvate slike i ostalo vizuelni podaci. Možemo obučiti računare da detektuju obrasce i identifikuju objekte na osnovu onoga što „vide“ upotrebom CNN-a u dubokom učenju.
CNN djeluju kao oči dubokog učenja, pomažući kompjuterima u razumijevanju okoline!
Inspiracija iz Brain's Architecture
CNN-ovi crpe svoju inspiraciju iz načina na koji mozak tumači informacije. Umjetni neuroni ili čvorovi u CNN-u prihvataju ulaze, obrađuju ih i isporučuju rezultat kao izlaz, baš kao što neuroni mozga rade u cijelom tijelu.
Ulazni sloj
Ulazni sloj standarda neuronska mreža prima ulaze u obliku nizova, kao što su pikseli slike. U CNN-u, slika se isporučuje kao ulaz u ulazni sloj.
Skriveni slojevi
Postoji nekoliko skrivenih slojeva u CNN-ima, koji koriste matematiku za izdvajanje karakteristika iz slike. Postoji nekoliko vrsta slojeva, uključujući potpuno povezane, ispravljene linearne jedinice, objedinjavanje i konvolucione slojeve.
Convolution Layer
Prvi sloj koji izdvaja karakteristike iz ulazne slike je sloj konvolucije. Ulazna slika je podvrgnuta filtriranju, a rezultat je mapa karakteristika koja ističe ključne elemente slike.
Pooling Later
Sloj za udruživanje se koristi za smanjenje veličine mape karakteristika. Jača otpornost modela na pomicanje lokacije ulazne slike.
Ispravljeni sloj linearne jedinice (ReLU)
ReLU sloj se koristi da se modelu da nelinearnost. Ovaj sloj aktivira izlaz prethodnog sloja.
Potpuno povezan sloj
Potpuno povezani sloj kategorizira stavku i dodjeljuje joj jedinstveni ID u izlaznom sloju je potpuno povezani sloj.
CNN-ovi su Feedforward mreže
Podaci teku od ulaza do izlaza samo na jedan način. Njihova arhitektura inspirisana je vizuelnim korteksom mozga, koji se sastoji od naizmeničnih slojeva osnovnih i sofisticiranih ćelija.
Kako se CNN obučavaju?
Uzmite u obzir da pokušavate naučiti kompjuter da prepozna mačku.
Prikazujete mu mnogo slika mačaka dok govorite: "Evo mačke." Nakon što pogleda dovoljno slika mačaka, kompjuter počinje da prepoznaje karakteristike poput šiljatih ušiju i brkova.
Način na koji CNN radi je prilično sličan. Na računaru se prikazuje nekoliko fotografija, a daju se nazivi stvari na svakoj slici.
Međutim, CNN dijeli slike na manje dijelove, kao što su regije. I uči da identifikuje karakteristike u tim regionima, a ne samo da posmatra slike u celini.
Dakle, početni sloj CNN-a može otkriti samo osnovne karakteristike kao što su ivice ili uglovi. Zatim se sljedeći sloj nadovezuje na to kako bi prepoznao detaljnije karakteristike poput oblika ili tekstura.
Slojevi nastavljaju da prilagođavaju i usavršavaju te kvalitete dok računar gleda više slika. To se nastavlja sve dok ne postane vrlo vješt u prepoznavanju onoga na čemu je obučen, bilo da se radi o mačkama, licima ili bilo čemu drugom.
Snažan alat za duboko učenje: kako su CNN transformirali prepoznavanje slika
Identifikovanjem i davanjem smisla obrazaca u slikama, CNN su transformisali prepoznavanje slika. Pošto daju rezultate sa visokim stepenom tačnosti, CNN su najefikasnija arhitektura za aplikacije za klasifikaciju, pronalaženje i detekciju slika.
Često daju odlične rezultate. I precizno preciziraju i identifikuju objekte na fotografijama u aplikacijama iz stvarnog svijeta.
Pronalaženje uzoraka u bilo kojem dijelu slike
Bez obzira na to gdje se obrazac pojavljuje na slici, CNN su dizajnirani da ga prepoznaju. Oni mogu automatski izdvojiti vizuelne karakteristike sa bilo koje lokacije na slici.
To je moguće zahvaljujući njihovoj sposobnosti poznatoj kao "prostorna invarijantnost". Pojednostavljavanjem procesa, CNN-ovi mogu učiti direktno iz fotografija bez potrebe za ekstrakcijom ljudskih karakteristika.
Veća brzina obrade i manje korištene memorije
CNN-ovi obrađuju slike brže i efikasnije od tradicionalnih procesa. Ovo je rezultat objedinjavanja slojeva, koji smanjuju broj parametara potrebnih za obradu slike.
Na ovaj način smanjuju upotrebu memorije i troškove obrade. Mnoga područja koriste CNN, kao što su; prepoznavanje lica, kategorizacija videa i analiza slike. Čak su i navikli klasifikovati galaksije.
Primjeri iz stvarnog života
Google Slike je jedna upotreba CNN-a u stvarnom svijetu koja ih koristi za identifikaciju ljudi i objekata na slikama. Štaviše, plavetnilo i Amazon pružaju API-je za prepoznavanje slika koji označavaju i identificiraju objekte koristeći CNN.
Mrežni interfejs za obuku neuronskih mreža koristeći skupove podataka, uključujući zadatke prepoznavanja slika, pruža platforma za duboko učenje NVIDIA Digits.
Ove aplikacije pokazuju kako se CNN mogu koristiti za razne zadatke, od malih komercijalnih slučajeva do organiziranja nečijih fotografija. Može se smisliti još mnogo primjera.
Kako će se razvijati konvolucijske neuronske mreže?
Zdravstvo je fascinantna industrija u kojoj se očekuje da će CNN imati značajan uticaj. Na primjer, mogli bi se koristiti za procjenu medicinskih slika kao što su rendgenski snimci i magnetna rezonanca. Oni mogu pomoći kliničarima u bržem i preciznijem dijagnosticiranju bolesti.
Automobili koji se sami voze su još jedna zanimljiva aplikacija u kojoj se CNN mogu koristiti za identifikaciju objekata. Može poboljšati koliko dobro vozila razumiju i reaguju na svoju okolinu.
Sve veći broj ljudi također je zainteresiran za stvaranje CNN struktura koje su brže i efikasnije, uključujući mobilne CNN-ove. Očekuje se da će se koristiti na gadžetima male potrošnje poput pametnih telefona i nosivih uređaja.
Ostavite odgovor