Oletko koskaan miettinyt, kuinka itseajava auto tietää milloin pysähtyä punaiseen valoon tai kuinka puhelimesi tunnistaa kasvosi?
Tässä tulee esiin konvoluutiohermoverkko tai lyhennettynä CNN.
CNN on verrattavissa ihmisen aivoihin, jotka voivat analysoida kuvia määrittääkseen, mitä niissä tapahtuu. Nämä verkot voivat jopa havaita asioita, jotka ihmiset eivät huomaa!
Tässä viestissä tutkimme CNN:tä syvä oppiminen yhteydessä. Katsotaan mitä tämä jännittävä alue voi tarjota meille!
Mikä on syväoppiminen?
Syväoppiminen on eräänlaista tekoäly. Se mahdollistaa tietokoneiden oppimisen.
Syväoppiminen käsittelee dataa monimutkaisten matemaattisten mallien avulla. Jotta tietokone voi havaita kuvioita ja luokitella tiedot.
Monien esimerkkien kanssa harjoiteltuaan se voi myös tehdä päätöksiä.
Miksi olemme kiinnostuneita CNN:istä syväoppimisessa?
Konvoluutiohermoverkot (CNN) ovat tärkeä osa syväoppimista.
Niiden avulla tietokoneet voivat ymmärtää kuvia ja muuta visuaalista dataa. Voimme kouluttaa tietokoneita havaitsemaan kuvioita ja tunnistamaan esineitä sen perusteella, mitä ne "näkevät" käyttämällä CNN:itä syväoppimisessa.
CNN:t toimivat syvän oppimisen silminä ja auttavat tietokoneita ymmärtämään ympäristöä!
Inspiraatiota Brain's Architecturesta
CNN:t saavat inspiraationsa siitä, miten aivot tulkitsevat tietoa. Keinotekoiset neuronit tai solmut CNN:issä ottavat vastaan syötteitä, käsittelevät niitä ja toimittavat tuloksen ulostulona, aivan kuten aivohermosolut tekevät koko kehossa.
Input Layer
Standardin syöttökerros neuroverkkomallien vastaanottaa syötteitä taulukoiden muodossa, kuten kuvapikseleinä. CNN:issä kuva syötetään syötteenä syöttökerrokseen.
Piilotetut kerrokset
CNN:issä on useita piilotettuja kerroksia, jotka käyttävät matematiikkaa poimimaan piirteitä kuvasta. Kerroksia on monenlaisia, mukaan lukien täysin linkitetyt, tasasuuntautuneet lineaariset yksiköt, poolaus- ja konvoluutiokerrokset.
Convolution Layer
Ensimmäinen kerros, joka poimii piirteitä syötekuvasta, on konvoluutiokerros. Syötekuva suodatetaan, ja tuloksena on piirrekartta, joka korostaa kuvan keskeiset elementit.
Yhdistäminen myöhemmin
Poolituskerrosta käytetään karttakohdekartan koon pienentämiseen. Se vahvistaa mallin vastustuskykyä tulokuvan sijainnin muuttamiselle.
Rektified Linear Unit Layer (ReLU)
ReLU-kerrosta käytetään antamaan mallille epälineaarisuus. Tämä kerros aktivoi edellisen kerroksen tulosteen.
Täysin yhdistetty kerros
Täysin yhdistetty kerros luokittelee kohteen ja antaa sille yksilöllisen tunnuksen, kun tuloskerros on täysin yhdistetty kerros.
CNN:t ovat Feedforward-verkkoja
Data virtaa tuloista lähtöihin vain yhdellä tavalla. Niiden arkkitehtuuri on saanut inspiraationsa aivojen visuaalisesta aivokuoresta, joka koostuu vuorottelevista perus- ja hienostuneiden solujen kerroksista.
Miten CNN:t koulutetaan?
Ajattele, että yrität opettaa tietokonetta tunnistamaan kissan.
Näytät sille monia kuvia kissoista samalla kun sanot: "Tässä on kissa." Katsottuaan tarpeeksi kuvia kissoista tietokone alkaa tunnistaa ominaisuuksia, kuten terävät korvat ja viikset.
CNN:n toimintatapa on melko samanlainen. Tietokoneella näkyy useita valokuvia ja kunkin kuvan asioiden nimet on annettu.
CNN kuitenkin jakaa kuvat pienempiin osiin, kuten alueisiin. Ja se oppii tunnistamaan näiden alueiden ominaispiirteet sen sijaan, että katsoisi kuvia kokonaisuutena.
Joten CNN:n alkuperäinen kerros voi havaita vain perusominaisuudet, kuten reunat tai kulmat. Sitten seuraava kerros perustuu siihen tunnistaakseen yksityiskohtaisempia ominaisuuksia, kuten muotoja tai pintakuvioita.
Tasot säätelevät ja hiovat näitä ominaisuuksia jatkuvasti, kun tietokone katselee enemmän kuvia. Se jatkuu, kunnes siitä tulee erittäin taitava tunnistamaan, mihin se on koulutettu, olipa kyseessä kissoja, kasvoja tai jotain muuta.
Tehokas syväoppimistyökalu: kuinka CNN:t muuttivat kuvantunnistusta
Tunnistamalla ja ymmärtämällä kuvien kuvioita CNN:t ovat muuttaneet kuvantunnistusta. Koska CNN:t tarjoavat erittäin tarkkoja tuloksia, ne ovat tehokkain arkkitehtuuri kuvien luokittelu-, haku- ja tunnistussovelluksiin.
Ne tuottavat usein erinomaisia tuloksia. Ja ne paikantavat ja tunnistavat kohteet tarkasti valokuvissa reaalimaailman sovelluksissa.
Kuvioiden löytäminen kuvan mistä tahansa osasta
Riippumatta siitä, missä kuvio näkyy, CNN:t on suunniteltu tunnistamaan se. Ne voivat automaattisesti poimia visuaalisia ominaisuuksia mistä tahansa kuvan paikasta.
Tämä on mahdollista niiden kyvyn ansiosta, joka tunnetaan nimellä "spatiaalinen invarianssi". Prosessia yksinkertaistamalla CNN:t voivat oppia suoraan valokuvista ilman, että ihmisen tarvitsee poimia piirteitä.
Lisää käsittelynopeutta ja vähemmän muistia
CNN:t käsittelevät kuvia nopeammin ja tehokkaammin kuin perinteiset prosessit. Tämä on seurausta yhdistämiskerroksista, jotka vähentävät kuvan käsittelyyn tarvittavien parametrien määrää.
Tällä tavalla ne alentavat muistin käyttöä ja käsittelykustannuksia. Monet alueet käyttävät CNN:itä, kuten; kasvojen tunnistus, videoiden luokittelu ja kuva-analyysi. He ovat jopa tottuneet luokittele galakseja.
Esimerkkejä tosielämästä
Google-kuvat on yksi CNN-verkkojen käyttö todellisessa maailmassa, joka käyttää niitä ihmisten ja esineiden tunnistamiseen kuvissa. Lisäksi, Taivaansininen ja Amazon tarjota kuvantunnistussovellusliittymiä, jotka merkitsevät ja tunnistavat objektit CNN:ien avulla.
Syväoppimisalusta tarjoaa online-rajapinnan neuroverkkojen kouluttamiseen tietojoukkojen avulla, mukaan lukien kuvantunnistustehtävät NVIDIA numerot.
Nämä sovellukset osoittavat, kuinka CNN-verkkoja voidaan käyttää erilaisiin tehtäviin pienimuotoisista kaupallisista käyttötapauksista omien valokuvien järjestämiseen. Esimerkkejä voidaan ajatella monia muitakin.
Kuinka konvoluutiohermoverkot kehittyvät?
Terveydenhuolto on kiehtova ala, jolla CNN:illä odotetaan olevan merkittävä vaikutus. Niitä voitaisiin esimerkiksi käyttää arvioimaan lääketieteellisiä kuvia, kuten röntgensäteitä ja MRI-skannauksia. He voivat auttaa kliinikoita diagnosoimaan sairauksia nopeammin ja tarkemmin.
Itseajavat autot ovat toinen mielenkiintoinen sovellus, jossa CNN:itä voidaan käyttää kohteen tunnistamiseen. Se voi parantaa sitä, kuinka hyvin ajoneuvot ymmärtävät ympäristönsä ja reagoivat siihen.
Yhä useammat ihmiset ovat myös kiinnostuneita luomaan nopeampia ja tehokkaampia CNN-rakenteita, mukaan lukien mobiilit CNN:t. Niitä odotetaan käytettävän vähän virtaa vaativissa laitteissa, kuten älypuhelimissa ja puettavissa laitteissa.
Jätä vastaus