Haben Sie sich jemals gefragt, woher ein selbstfahrendes Auto weiß, wann es an einer roten Ampel anhalten muss, oder wie Ihr Telefon Ihr Gesicht erkennen kann?
Hier kommt das Convolutional Neural Network oder kurz CNN ins Spiel.
Ein CNN ist vergleichbar mit einem menschlichen Gehirn, das Bilder analysieren kann, um festzustellen, was darin passiert. Diese Netzwerke können sogar Dinge erkennen, die Menschen übersehen würden!
In diesem Beitrag werden wir CNN in der untersuchen tiefe Lernen Kontext. Mal sehen, was uns dieser spannende Bereich bieten kann!
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Art von künstliche Intelligenz. Es ermöglicht Computern zu lernen.
Deep Learning verarbeitet Daten mithilfe komplizierter mathematischer Modelle. Damit kann ein Computer Muster erkennen und Daten kategorisieren.
Nach dem Training mit vielen Beispielen kann es auch Entscheidungen treffen.
Warum interessieren wir uns für CNNs im Deep Learning?
Convolutional Neural Networks (CNNs) sind ein wichtiger Bestandteil des Deep Learning.
Sie ermöglichen Computern, Bilder und anderes zu verstehen visuelle Daten. Wir können Computer trainieren, Muster zu erkennen und Objekte basierend auf dem, was sie „sehen“, zu identifizieren, indem wir CNNs im Deep Learning einsetzen.
CNNs fungieren als Augen des Deep Learning und helfen Computern, die Umgebung zu verstehen!
Inspiration von Brain's Architecture
CNNs lassen sich davon inspirieren, wie das Gehirn Informationen interpretiert. Künstliche Neuronen oder Knoten in CNNs akzeptieren Eingaben, verarbeiten sie und liefern das Ergebnis als Ausgabe, genau wie Gehirnneuronen im ganzen Körper.
Eingabeebene
Die Eingabeschicht eines Standards neuronale Netzwerk empfängt Eingaben in Form von Arrays, wie z. B. Bildpixeln. In CNNs wird der Eingabeschicht ein Bild als Eingabe zugeführt.
Versteckte Ebenen
Es gibt mehrere verborgene Schichten in CNNs, die Mathematik verwenden, um Merkmale aus dem Bild zu extrahieren. Es gibt mehrere Arten von Schichten, darunter vollständig verknüpfte, gleichgerichtete lineare Einheiten, Pooling- und Faltungsschichten.
Faltungsschicht
Die erste Schicht zum Extrahieren von Merkmalen aus einem Eingabebild ist die Faltungsschicht. Das Eingabebild wird gefiltert und das Ergebnis ist eine Merkmalskarte, die die Schlüsselelemente des Bildes hervorhebt.
Pooling später
Der Pooling-Layer wird verwendet, um die Größe der Feature-Map zu verkleinern. Es stärkt den Widerstand des Modells gegen das Verschieben der Position des Eingabebildes.
Ebene der gleichgerichteten linearen Einheit (ReLU)
Die ReLU-Schicht wird verwendet, um dem Modell Nichtlinearität zu verleihen. Der Ausgang der vorhergehenden Schicht wird durch diese Schicht aktiviert.
Vollständig verbundene Ebene
Die vollständig verbundene Schicht kategorisiert das Element und weist ihm eine eindeutige ID zu. Die Ausgabeschicht ist die vollständig verbundene Schicht.
CNNs sind Feedforward-Netzwerke
Daten fließen nur in einer Richtung von den Eingängen zu den Ausgängen. Ihre Architektur ist vom visuellen Kortex des Gehirns inspiriert, der aus abwechselnden Schichten von Grund- und hochentwickelten Zellen besteht.
Wie werden CNNs trainiert?
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen einem Computer beizubringen, eine Katze zu identifizieren.
Du zeigst ihr viele Bilder von Katzen, während du sagst: „Hier ist eine Katze.“ Nachdem er sich genügend Bilder von Katzen angesehen hat, beginnt der Computer, Merkmale wie spitze Ohren und Schnurrhaare zu erkennen.
Die Funktionsweise von CNN ist ziemlich ähnlich. Mehrere Fotos werden auf dem Computer angezeigt, und die Namen der Dinge auf jedem Bild werden angegeben.
CNN unterteilt die Bilder jedoch in kleinere Teile, beispielsweise Regionen. Und es lernt, Merkmale in diesen Regionen zu identifizieren, anstatt nur die Bilder als Ganzes zu betrachten.
Die Anfangsschicht des CNN kann also nur grundlegende Merkmale wie Kanten oder Ecken erkennen. Dann baut die nächste Ebene darauf auf, um detailliertere Merkmale wie Formen oder Texturen zu erkennen.
Die Ebenen passen diese Qualitäten weiter an und verfeinern sie, während der Computer mehr Bilder betrachtet. Es geht weiter, bis es sehr gut darin ist, das zu identifizieren, worauf es trainiert wurde, ob es sich um Katzen, Gesichter oder irgendetwas anderes handelt.
Ein leistungsstarkes Deep-Learning-Tool: Wie CNNs die Bilderkennung transformierten
Durch die Identifizierung und Interpretation von Mustern in Bildern haben CNNs die Bilderkennung verändert. Da sie Ergebnisse mit einem hohen Maß an Genauigkeit liefern, sind CNNs die effizienteste Architektur für Bildklassifizierungs-, Abruf- und Erkennungsanwendungen.
Sie liefern häufig hervorragende Ergebnisse. Und sie lokalisieren und identifizieren Objekte auf Fotos in realen Anwendungen präzise.
Muster in jedem Teil eines Bildes finden
Egal, wo ein Muster in einem Bild erscheint, CNNs sind darauf ausgelegt, es zu erkennen. Sie können visuelle Merkmale automatisch von jeder Stelle in einem Bild extrahieren.
Dies ist möglich dank ihrer Fähigkeit, die als „räumliche Invarianz“ bekannt ist. Durch die Vereinfachung des Prozesses können CNNs direkt aus Fotos lernen, ohne dass menschliche Merkmale extrahiert werden müssen.
Höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit und weniger Speicherverbrauch
CNNs verarbeiten Bilder schneller und effizienter als herkömmliche Prozesse. Dies ist auf die Pooling-Layer zurückzuführen, die die Anzahl der zur Verarbeitung eines Bildes erforderlichen Parameter verringern.
Auf diese Weise senken sie die Speichernutzung und die Verarbeitungskosten. Viele Bereiche verwenden CNNs, wie z. Gesichtserkennung, Videokategorisierung und Bildanalyse. Sie sind sogar daran gewöhnt Galaxien klassifizieren.
Beispiele aus dem wirklichen Leben
Google Bilder ist eine Verwendung von CNNs in der realen Welt, die sie verwendet, um Personen und Objekte in Bildern zu identifizieren. Darüber hinaus, Azure machen Amazon Bereitstellung von Bilderkennungs-APIs, die Objekte mithilfe von CNNs markieren und identifizieren.
Eine Online-Schnittstelle zum Training neuronaler Netze anhand von Datensätzen, einschließlich Bilderkennungsaufgaben, wird von der Deep-Learning-Plattform bereitgestellt NVIDIA-Ziffern.
Diese Anwendungen zeigen, wie CNNs für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden können, von kleinen kommerziellen Anwendungsfällen bis hin zum Organisieren der eigenen Fotos. Viele weitere Beispiele sind denkbar.
Wie werden sich Convolutional Neural Networks entwickeln?
Das Gesundheitswesen ist eine faszinierende Branche, in der CNNs voraussichtlich einen erheblichen Einfluss haben werden. Sie könnten zum Beispiel zur Auswertung von medizinischen Bildern wie Röntgen- und MRT-Aufnahmen verwendet werden. Sie können Ärzten dabei helfen, Krankheiten schneller und genauer zu diagnostizieren.
Selbstfahrende Autos sind eine weitere interessante Anwendung, bei der CNNs zur Objektidentifikation verwendet werden können. Es kann verbessern, wie gut die Fahrzeuge ihre Umgebung verstehen und darauf reagieren.
Eine wachsende Zahl von Menschen ist auch daran interessiert, CNN-Strukturen zu schaffen, die schneller und effektiver sind, einschließlich mobiler CNNs. Es wird erwartet, dass sie auf Geräten mit geringem Stromverbrauch wie Smartphones und Wearables verwendet werden.
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