Ptali jste se někdy, jak samořídící auto ví, kdy má zastavit na červenou nebo jak váš telefon dokáže identifikovat vaši tvář?
Zde přichází na řadu konvoluční neuronová síť nebo zkráceně CNN.
CNN je srovnatelná s lidským mozkem, který dokáže analyzovat obrázky a určit, co se v nich děje. Tyto sítě mohou dokonce detekovat věci, které by lidé přehlédli!
V tomto příspěvku prozkoumáme CNN v hluboké učení kontext. Pojďme se podívat, co nám tato vzrušující oblast může nabídnout!
Co je hluboké učení?
Hluboké učení je druh umělá inteligence. Umožňuje počítačům učit se.
Hluboké učení zpracovává data pomocí komplikovaných matematických modelů. Počítač tak může detekovat vzory a kategorizovat data.
Po proškolení na mnoha příkladech se může i rozhodovat.
Proč nás zajímají CNN v hlubokém učení?
Konvoluční neuronové sítě (CNN) jsou důležitou součástí hlubokého učení.
Umožňují počítačům porozumět obrázkům a dalším vizuální data. Můžeme trénovat počítače, aby detekovaly vzory a identifikovaly objekty na základě toho, co „vidí“, tím, že zapojíme CNN do hlubokého učení.
CNN fungují jako oči hlubokého učení, které pomáhají počítačům porozumět prostředí!
Inspirace z Brain's Architecture
CNN se inspirují tím, jak mozek interpretuje informace. Umělé neurony nebo uzly v CNN přijímají vstupy, zpracovávají je a poskytují výsledek jako výstup, stejně jako mozkové neurony v celém těle.
Vstupní vrstva
Vstupní vrstva standardu nervová síť přijímá vstupy ve formě polí, jako jsou obrazové pixely. V CNN je obraz dodáván jako vstup do vstupní vrstvy.
Skryté vrstvy
V CNN je několik skrytých vrstev, které používají matematiku k extrakci prvků z obrázku. Existuje několik druhů vrstev, včetně zcela propojených, usměrněných lineárních jednotek, sdružování a konvolučních vrstev.
Konvoluční vrstva
První vrstva, která extrahuje prvky ze vstupního obrázku, je konvoluční vrstva. Vstupní obrázek je podroben filtrování a výsledkem je mapa prvků, která zvýrazňuje klíčové prvky obrázku.
Sdružování později
Sdružovací vrstva se používá ke zmenšení velikosti mapy prvků. Posiluje odolnost modelu vůči posunu umístění vstupního obrázku.
Vrstva rektifikované lineární jednotky (ReLU)
Vrstva ReLU se používá k zajištění nelinearity modelu. Výstup předchozí vrstvy je aktivován touto vrstvou.
Plně propojená vrstva
Plně připojená vrstva kategorizuje položku a přiřadí jí jedinečné ID ve výstupní vrstvě je zcela připojená vrstva.
CNN jsou sítě Feedforward Networks
Data proudí ze vstupů na výstupy pouze jedním způsobem. Jejich architektura je inspirována zrakovou kůrou mozku, která je tvořena střídavými vrstvami základních a sofistikovaných buněk.
Jak se CNN školí?
Zvažte, že se snažíte naučit počítač identifikovat kočku.
Zobrazujete mu mnoho obrázků koček a říkáte: "Tady je kočka." Po zhlédnutí dostatečného množství snímků koček začne počítač rozpoznávat vlastnosti, jako jsou špičaté uši a vousky.
Způsob fungování CNN je velmi podobný. V počítači se zobrazí několik fotografií a na každém obrázku jsou uvedeny názvy věcí.
CNN však snímky rozděluje na menší části, jako jsou regiony. A naučí se identifikovat charakteristiky v těchto oblastech, spíše než jen prohlížet snímky jako celek.
Počáteční vrstva CNN tedy může detekovat pouze základní charakteristiky, jako jsou hrany nebo rohy. Poté na tom staví další vrstva, aby rozeznala podrobnější prvky, jako jsou formy nebo textury.
Vrstvy neustále upravují a zdokonalují tyto vlastnosti, jak počítač prohlíží více obrázků. Pokračuje, dokud se nestane velmi zdatným v identifikaci čehokoli, na čem byl vycvičen, ať už jsou to kočky, tváře nebo cokoli jiného.
Výkonný nástroj pro hluboké učení: Jak CNN transformovaly rozpoznávání obrazu
Identifikací a pochopením vzorů v obrázcích CNN změnily rozpoznávání obrázků. Protože poskytují výsledky s vysokou mírou přesnosti, jsou CNN nejúčinnější architekturou pro aplikace klasifikace, vyhledávání a detekce snímků.
Často dávají vynikající výsledky. A přesně určují a identifikují objekty na fotografiích v aplikacích v reálném světě.
Hledání vzorů v jakékoli části obrázku
Bez ohledu na to, kde se vzor objeví na obrázku, CNN jsou navrženy tak, aby jej rozpoznaly. Mohou automaticky extrahovat vizuální charakteristiky z libovolného místa na obrázku.
To je možné díky jejich schopnosti známé jako „prostorová invariance“. Zjednodušením procesu se CNN mohou učit přímo z fotografií bez nutnosti extrakce lidských rysů.
Vyšší rychlost zpracování a menší spotřeba paměti
CNN zpracovávají obrázky rychleji a efektivněji než tradiční procesy. Je to důsledek sdružování vrstev, které snižují počet parametrů potřebných ke zpracování obrázku.
Tímto způsobem snižují spotřebu paměti a náklady na zpracování. Mnoho oblastí používá CNN, jako například; rozpoznávání obličejů, kategorizace videa a analýza obrázků. Dokonce jsou na to zvyklí klasifikovat galaxie.
Příklady z reálného života
Obrázky Google je jedním z použití CNN v reálném světě, který je využívá k identifikaci lidí a objektů na obrázcích. Navíc, Azure a Amazonka poskytují rozhraní API pro rozpoznávání obrázků, která označují a identifikují objekty pomocí CNN.
Platforma hlubokého učení poskytuje online rozhraní pro trénování neuronových sítí pomocí datových sad, včetně úloh rozpoznávání obrázků Číslice NVIDIA.
Tyto aplikace ukazují, jak lze CNN použít pro různé úkoly, od případů komerčního použití v malém měřítku až po organizování vlastních fotografií. Příkladů lze vymyslet mnohem více.
Jak se budou konvoluční neuronové sítě vyvíjet?
Zdravotnictví je fascinující odvětví, kde se očekává, že CNN budou mít významný vliv. Například by mohly být použity k vyhodnocení lékařských snímků, jako jsou rentgenové paprsky a MRI skeny. Mohou lékařům pomoci rychleji a přesněji diagnostikovat onemocnění.
Samořídící automobily jsou další zajímavou aplikací, kde lze CNN využít k identifikaci objektů. Může zlepšit, jak dobře vozidla rozumí svému okolí a reagují na něj.
Rostoucí počet lidí se také zajímá o vytváření struktur CNN, které jsou rychlejší a efektivnější, včetně mobilních CNN. Očekává se, že budou použity na zařízeních s nízkou spotřebou, jako jsou smartphony a nositelná zařízení.
Napsat komentář