Ydych chi erioed wedi cwestiynu sut mae car sy'n gyrru ei hun yn gwybod pryd i stopio wrth olau coch neu sut y gall eich ffôn adnabod eich wyneb?
Dyma lle mae'r Rhwydwaith Niwral Convolutional neu CNN yn fyr yn dod i mewn.
Mae CNN yn debyg i ymennydd dynol sy'n gallu dadansoddi delweddau i benderfynu beth sy'n digwydd ynddynt. Gall y rhwydweithiau hyn hyd yn oed ganfod pethau y byddai bodau dynol yn eu hanwybyddu!
Yn y swydd hon, byddwn yn archwilio CNN yn y dysgu dwfn cyd-destun. Dewch i ni weld beth all y maes cyffrous hwn ei gynnig i ni!
Beth yw Dysgu Dwfn?
Mae dysgu dwfn yn fath o deallusrwydd artiffisial. Mae'n galluogi cyfrifiaduron i ddysgu.
Mae dysgu dwfn yn prosesu data gan ddefnyddio modelau mathemategol cymhleth. Er mwyn i gyfrifiadur allu canfod patrymau a chategoreiddio data.
Ar ôl hyfforddi gyda llawer o enghreifftiau, gall hefyd wneud penderfyniadau.
Pam Mae gennym Ddiddordeb mewn CNNs mewn Dysgu Dwfn?
Mae Rhwydweithiau Niwral Convolutional (CNNs) yn elfen bwysig o ddysgu dwfn.
Maent yn galluogi cyfrifiaduron i ddeall lluniau ac eraill data gweledol. Gallwn hyfforddi cyfrifiaduron i ganfod patrymau ac adnabod gwrthrychau yn seiliedig ar yr hyn y maent yn ei “weld” trwy ddefnyddio CNNs mewn dysgu dwfn.
Mae CNNs yn gweithredu fel llygaid dysgu dwfn, gan gynorthwyo cyfrifiaduron i ddeall yr amgylchedd!
Ysbrydoliaeth o Bensaernïaeth Brain
Mae CNNs yn cymryd eu hysbrydoliaeth o sut mae'r ymennydd yn dehongli gwybodaeth. Mae niwronau artiffisial, neu nodau, mewn CNNs, yn derbyn mewnbynnau, yn eu prosesu, ac yn cyflwyno'r canlyniad fel allbwn, yn union fel y mae niwronau ymennydd yn ei wneud trwy'r corff.
Haen Mewnbwn
Haen mewnbwn safon rhwydwaith nefol yn derbyn mewnbynnau ar ffurf araeau, fel picsel lluniau. Yn CNNs, mae llun yn cael ei gyflenwi fel mewnbwn i'r haen mewnbwn.
Haenau Cudd
Mae yna sawl haen gudd mewn CNNs, sy'n defnyddio mathemateg i dynnu nodweddion o'r llun. Mae yna sawl math o haenau, gan gynnwys unedau llinol wedi'u hunioni'n llwyr, cronni, a haenau convolution.
Haen Convolution
Yr haen gyntaf i dynnu nodweddion o lun mewnbwn yw'r haen convolution. Mae'r ddelwedd mewnbwn yn destun hidlo, a'r canlyniad yw map nodwedd sy'n amlygu elfennau allweddol y ddelwedd.
Cyfuno yn ddiweddarach
Defnyddir yr haen gronni i leihau maint y map nodwedd. Mae'n cryfhau ymwrthedd y model i symud lleoliad y llun mewnbwn.
Haen Uned Llinol Wedi'i Unioni (ReLU)
Defnyddir haen ReLU i roi aflinolrwydd i'r model. Mae allbwn yr haen flaenorol yn cael ei actifadu gan yr haen hon.
Haen Cysylltiedig Llawn
Mae'r haen gwbl gysylltiedig yn categoreiddio'r eitem ac yn neilltuo ID unigryw iddo yn yr haen allbwn yw'r haen gwbl gysylltiedig.
Rhwydweithiau Ymborth yw CNNs
Dim ond mewn un ffordd y mae data'n llifo o fewnbynnau i allbynnau. Mae eu pensaernïaeth wedi'i hysbrydoli gan gortecs gweledol yr ymennydd, sy'n cynnwys haenau bob yn ail o gelloedd sylfaenol a soffistigedig.
Sut mae CNNs yn cael eu hyfforddi?
Ystyriwch eich bod yn ceisio dysgu cyfrifiadur i adnabod cath.
Rydych chi'n arddangos llawer o ddelweddau o gathod iddo wrth ddweud, “Dyma gath.” Ar ôl gweld digon o ddelweddau o gathod, mae'r cyfrifiadur yn dechrau adnabod nodweddion fel clustiau pigfain a wisgers.
Mae'r ffordd y mae CNN yn gweithredu yn eithaf tebyg. Arddangosir nifer o luniau ar y cyfrifiadur, a rhoddir enwau'r pethau ym mhob llun.
Fodd bynnag, mae CNN yn rhannu'r delweddau yn ddarnau llai, megis rhanbarthau. Ac, mae'n dysgu nodi nodweddion yn y rhanbarthau hynny yn hytrach na dim ond edrych ar y delweddau yn eu cyfanrwydd.
Felly, efallai na fydd haen gychwynnol y CNN ond yn canfod nodweddion sylfaenol fel ymylon neu gorneli. Yna, mae'r haen nesaf yn adeiladu ar hynny i adnabod nodweddion manylach fel ffurfiau neu weadau.
Mae'r haenau'n parhau i addasu a mireinio'r rhinweddau hynny wrth i'r cyfrifiadur weld mwy o ddelweddau. Mae'n mynd ymlaen nes ei fod yn dod yn hyddysg iawn wrth nodi beth bynnag y cafodd ei hyfforddi arno, boed yn gathod, wynebau, neu unrhyw beth arall.
Offeryn Dysgu Dwfn Pwerus: Sut Trawsnewidiodd CNNs Adnabod Delwedd
Trwy adnabod a gwneud synnwyr o batrymau mewn delweddau, mae CNNs wedi trawsnewid adnabyddiaeth delwedd. Gan eu bod yn darparu canlyniadau gyda lefel uchel o gywirdeb, CNNs yw'r bensaernïaeth fwyaf effeithlon ar gyfer dosbarthu delweddau, adalw, a chymwysiadau canfod.
Maent yn aml yn rhoi canlyniadau rhagorol. Ac, maen nhw'n nodi'n union ac yn nodi gwrthrychau mewn lluniau mewn cymwysiadau byd go iawn.
Dod o Hyd i Patrymau mewn Unrhyw Ran o Lun
Ni waeth ble mae patrwm yn ymddangos mewn llun, mae CNNs wedi'u cynllunio i'w adnabod. Gallant dynnu nodweddion gweledol yn awtomatig o unrhyw leoliad mewn llun.
Mae hyn yn bosibl diolch i'w gallu a elwir yn "invariance gofodol." Trwy symleiddio'r broses, gall CNNs ddysgu'n syth o luniau heb fod angen echdynnu nodweddion dynol.
Mwy o Gyflymder Prosesu a Llai o Gof yn cael ei Ddefnyddio
Mae CNNs yn prosesu lluniau yn gyflymach ac yn fwy effeithlon na phrosesau traddodiadol. Mae hyn o ganlyniad i'r haenau cronni, sy'n lleihau nifer y paramedrau sydd eu hangen i brosesu llun.
Fel hyn, maent yn lleihau costau defnyddio cof a phrosesu. Mae llawer o ardaloedd yn defnyddio CNNs, megis; adnabod wyneb, categoreiddio fideo, a dadansoddi lluniau. Maent hyd yn oed wedi arfer dosbarthu galaethau.
Enghreifftiau o fywyd go iawn
Lluniau Google yn un defnydd o CNNs yn y byd go iawn sy'n eu cyflogi i adnabod pobl a gwrthrychau mewn lluniau. Ar ben hynny, Asur ac Amazon darparu API adnabod delwedd sy'n tagio ac adnabod gwrthrychau gan ddefnyddio CNNs.
Darperir rhyngwyneb ar-lein ar gyfer hyfforddi rhwydweithiau niwral gan ddefnyddio setiau data, gan gynnwys tasgau adnabod lluniau, gan y platfform dysgu dwfn Digidau NVIDIA.
Mae'r cymwysiadau hyn yn dangos sut y gellir defnyddio CNNs ar gyfer amrywiaeth o dasgau, o achosion defnydd masnachol ar raddfa fach i drefnu lluniau. Gellir meddwl am lawer mwy o enghreifftiau.
Sut Fydd Rhwydweithiau Niwral Convolutional yn Esblygu?
Mae gofal iechyd yn ddiwydiant hynod ddiddorol lle disgwylir i CNNs gael dylanwad sylweddol. Er enghraifft, gellid eu defnyddio i werthuso lluniau meddygol fel pelydrau-X a sganiau MRI. Gallant gynorthwyo clinigwyr i wneud diagnosis o salwch yn gyflymach ac yn gywirach.
Mae ceir hunan-yrru yn gymhwysiad diddorol arall lle gellir defnyddio CNNs ar gyfer adnabod gwrthrychau. Gall wella pa mor dda y mae cerbydau'n deall ac yn ymateb i'w hamgylchedd.
Mae nifer cynyddol o bobl hefyd â diddordeb mewn creu strwythurau CNN sy'n gyflymach ac yn fwy effeithiol, gan gynnwys CNNs symudol. Disgwylir iddynt gael eu defnyddio ar declynnau pŵer isel fel ffonau clyfar a dyfeisiau gwisgadwy.
Gadael ymateb