Έχετε αναρωτηθεί ποτέ πώς ένα αυτοοδηγούμενο αυτοκίνητο ξέρει πότε πρέπει να σταματήσει στο κόκκινο φανάρι ή πώς το τηλέφωνό σας μπορεί να αναγνωρίσει το πρόσωπό σας;
Εδώ μπαίνει το Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο ή το CNN για συντομία.
Ένα CNN είναι συγκρίσιμο με έναν ανθρώπινο εγκέφαλο που μπορεί να αναλύσει εικόνες για να προσδιορίσει τι συμβαίνει σε αυτές. Αυτά τα δίκτυα μπορούν ακόμη και να ανιχνεύσουν πράγματα που οι άνθρωποι θα αγνοούσαν!
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξερευνήσουμε το CNN στο βαθιά μάθηση συμφραζόμενα. Ας δούμε τι μπορεί να μας προσφέρει αυτή η συναρπαστική περιοχή!
Τι είναι το Deep Learning;
Η βαθιά μάθηση είναι ένα είδος τεχνητή νοημοσύνη. Επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν.
Η βαθιά μάθηση επεξεργάζεται δεδομένα χρησιμοποιώντας περίπλοκα μαθηματικά μοντέλα. Έτσι, ένας υπολογιστής μπορεί να ανιχνεύει μοτίβα και να κατηγοριοποιεί τα δεδομένα.
Μετά από εκπαίδευση με πολλά παραδείγματα, μπορεί να πάρει και αποφάσεις.
Γιατί μας ενδιαφέρουν τα CNN στη Deep Learning;
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) αποτελούν σημαντικό συστατικό της βαθιάς μάθησης.
Επιτρέπουν στους υπολογιστές να κατανοούν εικόνες και άλλα οπτικά δεδομένα. Μπορούμε να εκπαιδεύσουμε τους υπολογιστές να ανιχνεύουν μοτίβα και να αναγνωρίζουν αντικείμενα με βάση αυτό που «βλέπουν» χρησιμοποιώντας CNN στη βαθιά μάθηση.
Τα CNN λειτουργούν ως μάτια βαθιάς μάθησης, βοηθώντας τους υπολογιστές να κατανοήσουν το περιβάλλον!
Έμπνευση από την Brain's Architecture
Τα CNN εμπνέονται από το πώς ο εγκέφαλος ερμηνεύει τις πληροφορίες. Οι τεχνητοί νευρώνες ή κόμβοι στα CNN δέχονται εισόδους, τις επεξεργάζονται και αποδίδουν το αποτέλεσμα ως έξοδο, όπως ακριβώς κάνουν οι εγκεφαλικοί νευρώνες σε όλο το σώμα.
Επίπεδο εισόδου
Το στρώμα εισόδου ενός προτύπου νευρικό σύστημα λαμβάνει εισόδους με τη μορφή συστοιχιών, όπως εικονοστοιχεία εικόνας. Στα CNN, μια εικόνα παρέχεται ως είσοδος στο επίπεδο εισόδου.
Κρυμμένα επίπεδα
Υπάρχουν πολλά κρυφά επίπεδα στα CNN, τα οποία χρησιμοποιούν μαθηματικά για να εξαγάγουν χαρακτηριστικά από την εικόνα. Υπάρχουν διάφορα είδη επιπέδων, συμπεριλαμβανομένων πλήρως συνδεδεμένων, διορθωμένων γραμμικών μονάδων, στρωμάτων συγκέντρωσης και συνέλιξης.
Επίπεδο συνέλιξης
Το πρώτο επίπεδο που εξάγει χαρακτηριστικά από μια εικόνα εισόδου είναι το επίπεδο συνέλιξης. Η εικόνα εισόδου υποβάλλεται σε φιλτράρισμα και το αποτέλεσμα είναι ένας χάρτης χαρακτηριστικών που τονίζει τα βασικά στοιχεία της εικόνας.
Συγκέντρωση αργότερα
Το επίπεδο συγκέντρωσης χρησιμοποιείται για τη συρρίκνωση του μεγέθους του χάρτη χαρακτηριστικών. Ενισχύει την αντίσταση του μοντέλου στη μετατόπιση της θέσης της εικόνας εισόδου.
Διορθωμένο γραμμικό επίπεδο μονάδας (ReLU)
Το επίπεδο ReLU χρησιμοποιείται για να δώσει στο μοντέλο μη γραμμικότητα. Η έξοδος του προηγούμενου στρώματος ενεργοποιείται από αυτό το στρώμα.
Πλήρως συνδεδεμένο επίπεδο
Το πλήρως συνδεδεμένο επίπεδο κατηγοριοποιεί το στοιχείο και του εκχωρεί ένα μοναδικό αναγνωριστικό στο επίπεδο εξόδου είναι το πλήρως συνδεδεμένο επίπεδο.
Τα CNN είναι δίκτυα προώθησης
Τα δεδομένα ρέουν από τις εισόδους στις εξόδους μόνο με έναν τρόπο. Η αρχιτεκτονική τους είναι εμπνευσμένη από τον οπτικό φλοιό του εγκεφάλου, ο οποίος αποτελείται από εναλλασσόμενα στρώματα βασικών και εξελιγμένων κυττάρων.
Πώς εκπαιδεύονται τα CNN;
Σκεφτείτε ότι προσπαθείτε να διδάξετε έναν υπολογιστή να αναγνωρίζει μια γάτα.
Του εμφανίζετε πολλές εικόνες γατών ενώ λέτε: «Εδώ είναι μια γάτα». Αφού δει αρκετές εικόνες γατών, ο υπολογιστής αρχίζει να αναγνωρίζει χαρακτηριστικά όπως μυτερά αυτιά και μουστάκια.
Ο τρόπος λειτουργίας του CNN είναι αρκετά παρόμοιος. Στον υπολογιστή εμφανίζονται αρκετές φωτογραφίες και δίνονται τα ονόματα των πραγμάτων σε κάθε εικόνα.
Ωστόσο, το CNN χωρίζει τις εικόνες σε μικρότερα κομμάτια, όπως περιοχές. Και, μαθαίνει να εντοπίζει χαρακτηριστικά σε αυτές τις περιοχές αντί να βλέπει απλώς τις εικόνες ως σύνολο.
Έτσι, το αρχικό στρώμα του CNN μπορεί να ανιχνεύει μόνο βασικά χαρακτηριστικά όπως άκρες ή γωνίες. Στη συνέχεια, το επόμενο επίπεδο βασίζεται σε αυτό για να αναγνωρίσει πιο λεπτομερή χαρακτηριστικά όπως φόρμες ή υφές.
Τα επίπεδα συνεχίζουν να προσαρμόζονται και να βελτιώνουν αυτές τις ιδιότητες καθώς ο υπολογιστής προβάλλει περισσότερες εικόνες. Συνεχίζεται έως ότου γίνει πολύ ικανός να αναγνωρίζει οτιδήποτε στο οποίο εκπαιδεύτηκε, είτε είναι γάτες, πρόσωπα ή οτιδήποτε άλλο.
Ένα ισχυρό εργαλείο βαθιάς μάθησης: Πώς τα CNN μεταμόρφωσαν την αναγνώριση εικόνας
Εντοπίζοντας και δίνοντας νόημα στα μοτίβα στις εικόνες, τα CNN έχουν μεταμορφώσει την αναγνώριση εικόνων. Δεδομένου ότι παρέχουν αποτελέσματα με υψηλό βαθμό ακρίβειας, τα CNN είναι η πιο αποτελεσματική αρχιτεκτονική για εφαρμογές ταξινόμησης, ανάκτησης και ανίχνευσης εικόνων.
Συχνά δίνουν εξαιρετικά αποτελέσματα. Και, εντοπίζουν και αναγνωρίζουν με ακρίβεια αντικείμενα σε φωτογραφίες σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
Εύρεση μοτίβων σε οποιοδήποτε μέρος μιας εικόνας
Ανεξάρτητα από το πού εμφανίζεται ένα μοτίβο σε μια εικόνα, τα CNN έχουν σχεδιαστεί για να το αναγνωρίζουν. Μπορούν να εξαγάγουν αυτόματα οπτικά χαρακτηριστικά από οποιαδήποτε θέση σε μια εικόνα.
Αυτό είναι δυνατό χάρη στην ικανότητά τους που είναι γνωστή ως «χωρική αμετάβλητη». Απλοποιώντας τη διαδικασία, τα CNN μπορούν να μάθουν απευθείας από φωτογραφίες χωρίς την ανάγκη εξαγωγής ανθρώπινων χαρακτηριστικών.
Περισσότερη ταχύτητα επεξεργασίας και λιγότερη μνήμη που χρησιμοποιείται
Τα CNN επεξεργάζονται εικόνες πιο γρήγορα και πιο αποτελεσματικά από τις παραδοσιακές διαδικασίες. Αυτό είναι αποτέλεσμα των επιπέδων συγκέντρωσης, που μειώνουν τον αριθμό των παραμέτρων που απαιτούνται για την επεξεργασία μιας εικόνας.
Με αυτόν τον τρόπο, μειώνουν τη χρήση μνήμης και το κόστος επεξεργασίας. Πολλές περιοχές χρησιμοποιούν CNN, όπως π.χ. αναγνώριση προσώπου, κατηγοριοποίηση βίντεο και ανάλυση εικόνων. Έχουν συνηθίσει μάλιστα ταξινομούν τους γαλαξίες.
Παραδείγματα πραγματικής ζωής
Εικόνες Google είναι μια χρήση των CNN στον πραγματικό κόσμο που τα χρησιμοποιεί για την αναγνώριση ανθρώπων και αντικειμένων στις εικόνες. Εξάλλου, Γαλανός και Amazon παρέχουν API αναγνώρισης εικόνων που επισημαίνουν και αναγνωρίζουν αντικείμενα χρησιμοποιώντας CNN.
Μια διαδικτυακή διεπαφή για την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων εργασιών αναγνώρισης εικόνων, παρέχεται από την πλατφόρμα βαθιάς μάθησης Ψηφία NVIDIA.
Αυτές οι εφαρμογές δείχνουν πώς τα CNN μπορούν να χρησιμοποιηθούν για μια ποικιλία εργασιών, από περιπτώσεις εμπορικής χρήσης μικρής κλίμακας έως την οργάνωση των φωτογραφιών κάποιου. Πολλά περισσότερα παραδείγματα μπορούν να ληφθούν υπόψη.
Πώς θα εξελιχθούν τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα;
Η υγειονομική περίθαλψη είναι μια συναρπαστική βιομηχανία όπου τα CNN αναμένεται να έχουν σημαντική επιρροή. Για παράδειγμα, θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για την αξιολόγηση ιατρικών εικόνων όπως ακτινογραφίες και μαγνητικές τομογραφίες. Μπορούν να βοηθήσουν τους κλινικούς γιατρούς να διαγνώσουν πιο γρήγορα και με ακρίβεια τις ασθένειες.
Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα είναι μια άλλη ενδιαφέρουσα εφαρμογή όπου τα CNN μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αναγνώριση αντικειμένων. Μπορεί να βελτιώσει το πόσο καλά τα οχήματα κατανοούν και αντιδρούν στο περιβάλλον τους.
Ένας αυξανόμενος αριθμός ατόμων ενδιαφέρεται επίσης να δημιουργήσει δομές CNN που να είναι πιο γρήγορες και αποτελεσματικές, συμπεριλαμβανομένων των κινητών CNN. Αναμένεται να χρησιμοποιηθούν σε gadget χαμηλής κατανάλωσης, όπως smartphone και wearables.
Αφήστε μια απάντηση