Ĉu vi iam demandis, kiel aŭtoveturanta aŭto scias kiam halti ĉe ruĝa lumo aŭ kiel via telefono povas identigi vian vizaĝon?
Ĉi tie venas la Konvolucia Neŭrala Reto aŭ mallonge CNN.
CNN estas komparebla al homa cerbo kiu povas analizi bildojn por determini kio okazas en ili. Ĉi tiuj retoj eĉ povas detekti aferojn, kiujn homoj preteratentis!
En ĉi tiu afiŝo, ni esploros CNN en la profunda lernado kunteksto. Ni vidu, kion ĉi tiu ekscita areo povas proponi al ni!
Kio estas Profunda Lernado?
Profunda lernado estas ia artefarita inteligento. Ĝi ebligas komputilojn lerni.
Profunda lernado prilaboras datumojn uzante komplikajn matematikajn modelojn. Tiel, komputilo povas detekti ŝablonojn kaj kategoriigi datumojn.
Post trejnado kun multaj ekzemploj, ĝi ankaŭ povas fari decidojn.
Kial Ni Interesas CNN-oj en Profunda Lernado?
Konvoluciaj Neŭralaj Retoj (CNN) estas grava komponento de profunda lernado.
Ili permesas komputilojn kompreni bildojn kaj aliajn vidaj datumoj. Ni povas trejni komputilojn por detekti ŝablonojn kaj identigi objektojn laŭ tio, kion ili "vidas", uzante CNN-ojn en profunda lernado.
CNN-oj agas kiel okuloj de profunda lernado, helpante komputilojn kompreni la medion!
Inspiro de la Arkitekturo de Brain
CNN-oj prenas sian inspiron de kiel la cerbo interpretas informojn. Artefaritaj neŭronoj, aŭ nodoj, en CNN-oj akceptas enigaĵojn, prilaboras ilin kaj liveras la rezulton kiel produktaĵon, same kiel cerbaj neŭronoj faras ĉie en la korpo.
Eniga Tavolo
La eniga tavolo de normo Neŭra reto ricevas enigaĵojn en formo de tabeloj, kiel bildpikseloj. En CNNoj, bildo estas liverita kiel enigaĵo al la eniga tavolo.
Kaŝitaj Tavoloj
Estas pluraj kaŝitaj tavoloj en CNN-oj, kiuj uzas matematikon por ĉerpi trajtojn de la bildo. Estas pluraj specoj de tavoloj, inkluzive de komplete ligitaj, ĝustigitaj liniaj unuoj, kunigo, kaj kunvoluciaj tavoloj.
Konvolucia Tavolo
La unua tavolo por ĉerpi trajtojn de eniga bildo estas la kunvolucia tavolo. La eniga bildo estas submetita al filtrado, kaj la rezulto estas trajtomapo kiu elstarigas la ŝlosilajn elementojn de la bildo.
Kunigo Poste
La kuniga tavolo estas uzata por malgrandigi la grandecon de la trajtomapo. Ĝi plifortigas la reziston de la modelo al ŝanĝi la lokon de la eniga bildo.
Rektigita Lineara Unua Tavolo (ReLU)
La ReLU-tavolo estas utiligita por doni al la modelo nelinearecon. La eligo de la antaŭa tavolo estas aktivigita de ĉi tiu tavolo.
Plene Konektita Tavolo
La plene konektita tavolo klasifikas la objekton kaj asignas al ĝi unikan ID en la eligotavolo estas la tute konektita tavolo.
CNNoj estas Feedforward-retoj
Datenoj nur fluas de enigaĵoj al eliroj unumaniere. Ilia arkitekturo estas inspirita de la vida kortekso de la cerbo, kiu konsistas el alternaj tavoloj de bazaj kaj kompleksaj ĉeloj.
Kiel CNN-oj estas Trejnitaj?
Konsideru, ke vi provas instrui komputilon identigi katon.
Vi montras al ĝi multajn bildojn de katoj dirante: "Jen kato." Post rigardado de sufiĉe da bildoj de katoj, la komputilo komencas rekoni trajtojn kiel pintajn orelojn kaj buŝbarojn.
La maniero kiel CNN funkcias estas sufiĉe simila. Pluraj fotoj estas montrataj en la komputilo, kaj la nomoj de la aferoj en ĉiu bildo estas donitaj.
Tamen, CNN dividas la bildojn en pli malgrandajn pecojn, kiel regionojn. Kaj, ĝi lernas identigi karakterizaĵojn en tiuj regionoj prefere ol nur rigardi la bildojn kiel tuto.
Do, la komenca tavolo de CNN eble nur detektas bazajn trajtojn kiel randojn aŭ angulojn. Poste, la sekva tavolo konstruas tion por rekoni pli detalajn trajtojn kiel formojn aŭ teksturojn.
La tavoloj daŭre ĝustigas kaj perfektigas tiujn kvalitojn dum la komputilo rigardas pli da bildoj. Ĝi daŭras ĝis ĝi fariĝas tre lerta pri identigado de kio ajn ĝi estis trejnita, ĉu ĝi estas katoj, vizaĝoj, aŭ io alia.
Potenca Profunda Lernado: Kiel CNN-oj Transformis Bildan Rekonon
Per identigado kaj sentado de ŝablonoj en bildoj, CNNoj transformis bildrekonon. Ĉar ili provizas rezultojn kun alta grado da precizeco, CNN-oj estas la plej efika arkitekturo por bildklasifiko, rehavigo, kaj detektaplikoj.
Ili ofte donas bonegajn rezultojn. Kaj ili precize konstatas kaj identigas objektojn en fotoj en realaj aplikaĵoj.
Trovi Ŝablonojn en Ajna Parto de Bildo
Ne gravas kie ŝablono aperas en bildo, CNN-oj estas dizajnitaj por rekoni ĝin. Ili povas aŭtomate ĉerpi vidajn trajtojn de iu ajn loko en bildo.
Ĉi tio estas ebla danke al ilia kapablo konata kiel "spaca senvarieco". Simpligante la procezon, CNN-oj povas lerni rekte de fotoj sen la bezono de homa trajto eltiro.
Pli da Pretiga Rapido kaj Malpli Uzata Memoro
CNN-oj prilaboras bildojn pli rapide kaj pli efike ol tradiciaj procezoj. Ĉi tio estas rezulto de la kunigaj tavoloj, kiuj malaltigas la nombron da parametroj necesaj por prilabori bildon.
Tiel ili malaltigas memoruzon kaj pretigajn kostojn. Multaj areoj uzas CNNojn, kiel ekzemple; vizaĝrekono, videokategoriado, kaj bildanalizo. Ili eĉ kutimas klasifiki galaksiojn.
Realvivaj Ekzemploj
Google Bildoj estas unu uzo de CNN-oj en la reala mondo, kiu uzas ilin por identigi homojn kaj objektojn en bildoj. Cetere, Azure kaj amazono provizi bildrekonajn APIojn kiuj etikedas kaj identigas objektojn uzante CNNojn.
Reta interfaco por trejnado de neŭralaj retoj uzante datumarojn, inkluzive de bildrekonaj taskoj, estas provizita de la profunda lerna platformo. NVIDIA Ciferoj.
Ĉi tiuj aplikaĵoj montras kiel CNN-oj povas esti uzataj por diversaj taskoj, de malgrand-skalaj komercaj uzkazoj ĝis organizado de onies fotoj. Pri multaj pliaj ekzemploj oni povas pensi.
Kiel Evoluos Konvoluciaj Neŭralaj Retoj?
Sanservo estas fascina industrio, kie CNN-oj estas atenditaj havi gravan influon. Ekzemple, ili povus esti uzataj por taksi medicinajn bildojn kiel Rentgenradioj kaj MRI-skanadoj. Ili povas helpi klinikistojn pli rapide kaj precize diagnozi malsanojn.
Memveturantaj aŭtoj estas alia interesa aplikaĵo kie CNN-oj povas esti utiligitaj por objektoidentigo. Ĝi povas plibonigi kiom bone la veturiloj komprenas kaj reagas al sia ĉirkaŭaĵo.
Altiĝanta nombro da homoj ankaŭ interesiĝas pri kreado de CNN-strukturoj pli rapidaj kaj efikaj, inkluzive de moveblaj CNN-oj. Oni atendas, ke ili estos uzataj ĉe malfortaj aparatoj kiel saĝtelefonoj kaj porteblaj.
Lasi Respondon