آیا تا به حال از خود پرسیده اید که چگونه یک ماشین خودران می داند چه زمانی پشت چراغ قرمز توقف کند یا چگونه تلفن شما می تواند چهره شما را شناسایی کند؟
اینجاست که شبکه عصبی کانولوشن یا به اختصار CNN وارد می شود.
یک سی ان ان با مغز انسان قابل مقایسه است که می تواند تصاویر را تجزیه و تحلیل کند تا مشخص کند در آنها چه اتفاقی می افتد. این شبکه ها حتی می توانند چیزهایی را که انسان نادیده می گیرد را شناسایی کند!
در این پست، سی ان ان را بررسی می کنیم یادگیری عمیق متن نوشته. بیایید ببینیم این منطقه هیجان انگیز چه چیزی می تواند به ما ارائه دهد!
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق نوعی است هوش مصنوعی. این کامپیوترها را قادر می سازد تا یاد بگیرند.
یادگیری عمیق داده ها را با استفاده از مدل های پیچیده ریاضی پردازش می کند. به طوری که یک کامپیوتر می تواند الگوها را تشخیص داده و داده ها را دسته بندی کند.
پس از آموزش با مثال های فراوان، می تواند تصمیم گیری نیز کند.
چرا ما به CNN در یادگیری عمیق علاقه مندیم؟
شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) جزء مهمی از یادگیری عمیق هستند.
آنها به رایانه ها اجازه می دهند تا تصاویر و موارد دیگر را درک کنند داده های بصری. ما میتوانیم با استفاده از CNN در یادگیری عمیق، رایانهها را برای تشخیص الگوها و شناسایی اشیاء بر اساس آنچه که «میبینند» آموزش دهیم.
CNN ها به عنوان چشم های یادگیری عمیق عمل می کنند و به رایانه ها در درک محیط کمک می کنند!
الهام از معماری مغز
CNN ها از نحوه تفسیر اطلاعات توسط مغز الهام می گیرند. نورونها یا گرههای مصنوعی در CNN ورودیها را میپذیرند، آنها را پردازش میکنند و نتیجه را به عنوان خروجی ارائه میکنند، درست همان کاری که نورونهای مغز در سراسر بدن انجام میدهند.
لایه ورودی
لایه ورودی یک استاندارد شبکه های عصبی ورودی ها را به صورت آرایه هایی مانند پیکسل های تصویر دریافت می کند. در CNN ها، یک تصویر به عنوان ورودی به لایه ورودی ارائه می شود.
لایه های پنهان
چندین لایه پنهان در CNN ها وجود دارد که از ریاضیات برای استخراج ویژگی ها از تصویر استفاده می کنند. انواع مختلفی از لایه ها وجود دارد که شامل واحدهای خطی کاملاً متصل، اصلاح شده، لایه های ادغام و کانولوشن می شود.
لایه پیچیدگی
اولین لایه ای که ویژگی ها را از یک عکس ورودی استخراج می کند، لایه کانولوشن است. تصویر ورودی تحت فیلتر قرار می گیرد و نتیجه یک نقشه ویژگی است که عناصر کلیدی تصویر را برجسته می کند.
ادغام بعد
لایه pooling برای کوچک کردن اندازه نقشه ویژگی استفاده می شود. مقاومت مدل را در برابر تغییر مکان تصویر ورودی تقویت می کند.
لایه واحد خطی اصلاح شده (ReLU)
لایه ReLU برای غیرخطی بودن مدل استفاده می شود. خروجی لایه قبلی توسط این لایه فعال می شود.
لایه کاملا متصل
لایه کاملاً متصل، آیتم را دسته بندی می کند و به آن شناسه منحصر به فردی در لایه خروجی اختصاص می دهد که لایه کاملاً متصل است.
CNN ها شبکه های پیشخور هستند
داده ها فقط از یک جهت از ورودی ها به خروجی ها جریان می یابند. معماری آنها از قشر بینایی مغز الهام گرفته شده است که از لایه های متناوب سلول های اساسی و پیچیده تشکیل شده است.
CNN ها چگونه آموزش می بینند؟
در نظر بگیرید که شما در حال تلاش برای آموزش شناسایی یک گربه به کامپیوتر هستید.
شما تصاویر زیادی از گربه ها را به آن نشان می دهید در حالی که می گویید "اینجا یک گربه است." پس از مشاهده تصاویر کافی از گربه ها، رایانه شروع به تشخیص ویژگی هایی مانند گوش های نوک تیز و سبیل می کند.
نحوه عملکرد CNN کاملاً مشابه است. چندین عکس روی کامپیوتر نمایش داده می شود و نام چیزهای موجود در هر تصویر آورده شده است.
با این حال، CNN تصاویر را به قطعات کوچکتر مانند مناطق تقسیم می کند. و یاد می گیرد به جای مشاهده تصاویر به عنوان یک کل، ویژگی های آن مناطق را شناسایی کند.
بنابراین، لایه اولیه CNN ممکن است فقط ویژگی های اساسی مانند لبه ها یا گوشه ها را تشخیص دهد. سپس، لایه بعدی بر روی آن ساخته می شود تا ویژگی های دقیق تری مانند فرم ها یا بافت ها را تشخیص دهد.
با مشاهده تصاویر بیشتر، لایهها به تنظیم و تقویت آن کیفیتها ادامه میدهند. این کار تا زمانی ادامه مییابد که در تشخیص هر چیزی که روی آن آموزش دیده، چه گربه، چه صورت یا هر چیز دیگری، بسیار ماهر شود.
یک ابزار قدرتمند یادگیری عمیق: چگونه CNN ها تشخیص تصویر را تغییر دادند
CNN ها با شناسایی و درک الگوها در تصاویر، تشخیص تصویر را متحول کرده اند. از آنجایی که CNN ها نتایج را با درجه بالایی از دقت ارائه می دهند، کارآمدترین معماری برای طبقه بندی، بازیابی و برنامه های تشخیص تصویر هستند.
آنها اغلب نتایج عالی را به همراه دارند. و آنها دقیقاً اشیاء موجود در عکس ها را در برنامه های دنیای واقعی مشخص می کنند.
یافتن الگوها در هر قسمت از تصویر
مهم نیست که در کجا یک الگو در یک تصویر ظاهر می شود، CNN ها برای تشخیص آن طراحی شده اند. آنها می توانند به طور خودکار ویژگی های بصری را از هر مکان در یک عکس استخراج کنند.
این به لطف توانایی آنها به نام «عدم تغییر فضایی» امکانپذیر است. با ساده کردن این فرآیند، CNN ها می توانند مستقیماً از عکس ها بدون نیاز به استخراج ویژگی های انسانی یاد بگیرند.
سرعت پردازش بیشتر و حافظه کمتر استفاده شده
CNN ها تصاویر را سریعتر و کارآمدتر از فرآیندهای سنتی پردازش می کنند. این نتیجه لایه های ادغام است که تعداد پارامترهای مورد نیاز برای پردازش تصویر را کاهش می دهد.
به این ترتیب، استفاده از حافظه و هزینه های پردازش را کاهش می دهند. بسیاری از مناطق از CNN استفاده می کنند، مانند؛ تشخیص چهره، طبقه بندی ویدئو و تجزیه و تحلیل تصویر. آنها حتی عادت کرده اند طبقه بندی کهکشان ها.
نمونه های زندگی واقعی
تصاویر گوگل یکی از کاربردهای CNN در دنیای واقعی است که از آنها برای شناسایی افراد و اشیاء در تصاویر استفاده می کند. علاوه بر این، لاجوردی و آمازون APIهای تشخیص تصویر را ارائه می دهد که با استفاده از CNN اشیاء را برچسب گذاری و شناسایی می کند.
یک رابط آنلاین برای آموزش شبکه های عصبی با استفاده از مجموعه داده ها، از جمله وظایف تشخیص تصویر، توسط پلت فرم یادگیری عمیق ارائه شده است. ارقام NVIDIA.
این برنامهها نشان میدهند که چگونه میتوان از CNN برای کارهای مختلف، از موارد استفاده تجاری در مقیاس کوچک گرفته تا سازماندهی عکسها، استفاده کرد. مثال های بسیار بیشتری می توان در نظر گرفت.
شبکه های عصبی کانولوشن چگونه تکامل خواهند یافت؟
مراقبت های بهداشتی یک صنعت جذاب است که انتظار می رود CNN ها در آن تأثیر قابل توجهی داشته باشند. به عنوان مثال، آنها می توانند برای ارزیابی تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و اسکن MRI استفاده شوند. آنها می توانند به پزشکان در تشخیص سریع تر و دقیق تر بیماری ها کمک کنند.
خودروهای خودران یک برنامه جالب دیگر هستند که در آن CNN ممکن است برای شناسایی اشیا مورد استفاده قرار گیرد. این می تواند میزان درک و واکنش وسایل نقلیه به محیط اطراف خود را بهبود بخشد.
تعداد فزاینده ای از مردم نیز علاقه مند به ایجاد ساختارهای CNN هستند که سریعتر و موثرتر باشند، از جمله CNN های موبایل. انتظار می رود از آنها در ابزارهای کم مصرف مانند گوشی های هوشمند و پوشیدنی ها استفاده شود.
پاسخ دهید