Kas olete kunagi küsinud, kuidas isejuhtiv auto teab, millal punase tule ees peatuda või kuidas teie telefon teie näo tuvastab?
Siin tulebki sisse konvolutsiooniline närvivõrk ehk lühidalt CNN.
CNN on võrreldav inimese ajuga, mis suudab pilte analüüsida, et teha kindlaks, mis neis toimub. Need võrgud suudavad tuvastada isegi asju, mis inimestel kahe silma vahele jäävad!
Selles postituses uurime CNN-i sügav õpe Sisu. Vaatame, mida see põnev ala meile pakkuda suudab!
Mis on süvaõpe?
Süvaõpe on omamoodi tehisintellekti. See võimaldab arvutitel õppida.
Süvaõpe töötleb andmeid keeruliste matemaatiliste mudelite abil. Et arvuti saaks tuvastada mustreid ja kategoriseerida andmeid.
Pärast paljude näidetega treenimist võib see ka otsuseid langetada.
Miks oleme huvitatud CNN-idest süvaõppes?
Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) on sügava õppimise oluline komponent.
Need võimaldavad arvutitel mõista pilte ja muud visuaalsed andmed. Me saame õpetada arvuteid tuvastama mustreid ja tuvastama objekte selle põhjal, mida nad näevad, kasutades CNN-e süvaõppes.
CNN-id toimivad sügava õppimise silmadena, aidates arvutitel keskkonda mõista!
Inspiratsiooni Brain's Architecture'ist
CNN-id saavad inspiratsiooni sellest, kuidas aju teavet tõlgendab. CNN-ide tehisneuronid ehk sõlmed võtavad vastu sisendeid, töötlevad neid ja edastavad tulemuse väljundina, täpselt nii, nagu ajuneuronid kogu kehas teevad.
Sisendkiht
Standardi sisendkiht Närvivõrgus võtab vastu sisendeid massiivide, näiteks pildipikslite kujul. CNN-ides antakse pilt sisendkihi sisendiks.
Varjatud kihid
CNN-ides on mitu peidetud kihti, mis kasutavad pildilt funktsioonide eraldamiseks matemaatikat. On olemas mitut tüüpi kihte, sealhulgas täielikult seotud, parandatud lineaarsed üksused, koond- ja konvolutsioonikihid.
Konvolutsioonikiht
Esimene kiht, mis eraldab sisendpildist funktsioonid, on konvolutsioonikiht. Sisendpilt filtreeritakse ja tulemuseks on funktsioonikaart, mis tõstab esile pildi põhielemendid.
Ühinemine hiljem
Koondamiskihti kasutatakse objektikaardi suuruse vähendamiseks. See tugevdab mudeli vastupanuvõimet sisendpildi asukoha nihutamisele.
Parandatud lineaarne ühikkiht (ReLU)
Mudeli mittelineaarsuse andmiseks kasutatakse ReLU kihti. See kiht aktiveerib eelmise kihi väljundi.
Täielikult ühendatud kiht
Täielikult ühendatud kiht kategoriseerib üksuse ja määrab sellele kordumatu ID väljundkihis on täielikult ühendatud kiht.
CNN-id on edastusvõrgud
Andmed liiguvad sisenditest väljunditesse ainult ühel viisil. Nende arhitektuur on inspireeritud aju visuaalsest ajukoorest, mis koosneb vahelduvatest põhi- ja keerukate rakkude kihtidest.
Kuidas CNN-e koolitatakse?
Mõelge, et proovite õpetada arvutit kassi tuvastama.
Näitate sellele palju kassipilte, öeldes: "Siin on kass." Pärast piisava hulga kassipiltide vaatamist hakkab arvuti ära tundma selliseid omadusi nagu teravad kõrvad ja vurrud.
CNN-i toimimisviis on üsna sarnane. Arvutisse kuvatakse mitu fotot ja igal pildil olevate asjade nimed.
CNN jagab aga pildid väiksemateks tükkideks, näiteks piirkondadeks. Ja see õpib tuvastama nende piirkondade omadusi, mitte ainult pilte tervikuna vaatama.
Seega võib CNN-i esialgne kiht tuvastada ainult põhiomadusi, nagu servad või nurgad. Seejärel tugineb järgmine kiht sellele, et tuvastada üksikasjalikumad funktsioonid, nagu vormid või tekstuurid.
Kihid kohandavad ja lihvivad neid omadusi, kui arvuti vaatab rohkem pilte. See kestab seni, kuni ta saab väga vilunud tuvastama, milleks ta on koolitatud, olgu selleks kassid, näod või midagi muud.
Võimas süvaõppetööriist: kuidas CNN-id pildituvastust muutsid
Piltide mustrite tuvastamise ja mõtestamise abil on CNN-id muutnud pildituvastust. Kuna need annavad tulemusi suure täpsusega, on CNN-id kõige tõhusam arhitektuur piltide klassifitseerimiseks, otsimiseks ja tuvastamiseks.
Need annavad sageli suurepäraseid tulemusi. Ja need määravad täpselt ja tuvastavad fotodel olevad objektid pärismaailma rakendustes.
Mustrite leidmine pildi mis tahes osas
Olenemata sellest, kus muster pildil ilmub, on CNN-id loodud seda ära tundma. Nad suudavad automaatselt eraldada visuaalsed omadused pildi mis tahes asukohast.
See on võimalik tänu nende võimele, mida nimetatakse ruumiliseks muutumatuks. Protsessi lihtsustamisega saavad CNN-id õppida otse fotodelt, ilma et oleks vaja inimlikke omadusi eraldada.
Suurem töötlemiskiirus ja vähem kasutatud mälu
CNN-id töötlevad pilte kiiremini ja tõhusamalt kui traditsioonilised protsessid. See on kihtide koondamise tulemus, mis vähendab pildi töötlemiseks vajalike parameetrite arvu.
Nii vähendavad nad mälukasutus- ja töötlemiskulusid. Paljud valdkonnad kasutavad CNN-e, näiteks; näotuvastus, video kategoriseerimine ja pildianalüüs. Nad on isegi harjunud klassifitseerida galaktikad.
Näited tegelikust elust
Google'i pildid on CNN-ide üks kasutusviise reaalses maailmas, mis kasutab neid piltidelt inimeste ja objektide tuvastamiseks. Enamgi veel, Taevasina ja Amazon pakkuda pildituvastuse API-sid, mis märgistavad ja tuvastavad objekte CNN-ide abil.
Süvaõppeplatvorm pakub võrguliidest närvivõrkude koolitamiseks andmekogumite, sealhulgas pildituvastusülesannete abil NVIDIA numbrid.
Need rakendused näitavad, kuidas CNN-e saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, alates väikesemahulistest ärilistest kasutusjuhtudest kuni fotode korraldamiseni. Näiteid võib veel palju välja mõelda.
Kuidas konvolutsioonilised närvivõrgud arenevad?
Tervishoid on põnev tööstusharu, kus CNN-idel on eeldatavasti märkimisväärne mõju. Näiteks saab neid kasutada meditsiiniliste piltide, nagu röntgenikiirte ja MRI-skaneeringute, hindamiseks. Nad võivad aidata arstidel haigusi kiiremini ja täpsemalt diagnoosida.
Isejuhtivad autod on veel üks huvitav rakendus, kus CNN-e saab kasutada objektide tuvastamiseks. See võib parandada seda, kui hästi sõidukid ümbritsevat mõistavad ja sellele reageerivad.
Üha suurem hulk inimesi on huvitatud ka kiiremate ja tõhusamate CNN-struktuuride, sealhulgas mobiilsete CNN-ide loomisest. Eeldatakse, et neid kasutatakse väikese võimsusega vidinates, nagu nutitelefonid ja kantavad seadmed.
Jäta vastus