Ha jo oait ôffrege hoe't in selsridende auto wit wannear't te stopjen by in read ljocht of hoe't jo tillefoan jo gesicht kin identifisearje?
Dit is wêr't it Convolutional Neural Network of CNN koart ynkomt.
In CNN is te fergelykjen mei in minsklik brein dat bylden analysearje kin om te bepalen wat der yn bart. Dizze netwurken kinne sels dingen detectearje dy't minsken soene oersjen!
Yn dizze post sille wy CNN ferkenne yn 'e djip learen kontekst. Litte wy sjen wat dit spannende gebiet ús kin biede!
Wat is Deep Learning?
Djip learen is in soarte fan keunstmjittige yntelliginsje. It stelt kompjûters yn steat om te learen.
Djip learen ferwurket gegevens mei yngewikkelde wiskundige modellen. Sa kin in kompjûter patroanen detectearje en gegevens kategorisearje.
Nei training mei in protte foarbylden kin it ek besluten nimme.
Wêrom binne wy ynteressearre yn CNN's yn Deep Learning?
Convolutional Neural Networks (CNN's) binne in wichtich ûnderdiel fan djip learen.
Se tastean kompjûters om foto's en oare te begripen fisuele gegevens. Wy kinne kompjûters traine om patroanen te detectearjen en objekten te identifisearjen op basis fan wat se "sjogge" troch CNN's te brûken yn djip learen.
CNN's fungearje as eagen fan djippe learen, en helpe kompjûters by it begripen fan 'e omjouwing!
Ynspiraasje út Brain's Architecture
CNN's nimme har ynspiraasje út hoe't it brein ynformaasje ynterpretearret. Keunstmjittige neuroanen, of knooppunten, yn CNN's, akseptearje ynputs, ferwurkje se en leverje it resultaat as útfier, krekt sa't harsensneuronen troch it lichem dogge.
Input Layer
De ynfier laach fan in standert neuronale netwurk ûntfangt yngongen yn 'e foarm fan arrays, lykas byldpiksels. Yn CNN's wurdt in ôfbylding levere as ynfier nei de ynfierlaach.
Ferburgen lagen
D'r binne ferskate ferburgen lagen yn CNN's, dy't wiskunde brûke om funksjes út 'e foto te heljen. D'r binne ferskate soarten lagen, ynklusyf folslein keppele, rjochte lineêre ienheden, pooling, en konvolúsjelagen.
Convolution Layer
De earste laach om funksjes út in ynfierôfbylding te ekstrahearjen is de konvolúsjelaach. De ynfierôfbylding wurdt ûnderwurpen oan filterjen, en it resultaat is in funksjekaart dy't de wichtige eleminten fan 'e ôfbylding markearret.
Pooling Letter
De poolinglaach wurdt brûkt om de grutte fan 'e funksjekaart te krimpen. It fersterket de wjerstân fan it model tsjin it ferskowen fan 'e lokaasje fan' e ynfierôfbylding.
Rjochte lineêre ienheidslaach (ReLU)
De ReLU-laach wurdt brûkt om it model net-lineariteit te jaan. De útfier fan 'e foargeande laach wurdt aktivearre troch dizze laach.
Folslein ferbûn laach
De folslein ferbûn laach categorizes it item en jout it in unike ID yn de útfier laach is de folslein ferbûn laach.
CNN's binne Feedforward Networks
Gegevens streame allinich op ien manier fan ynput nei útgongen. Harren arsjitektuer is ynspirearre troch de fisuele cortex fan 'e harsens, dy't bestiet út ôfwikseljende lagen fan basis- en ferfine sellen.
Hoe wurde CNN's oplaat?
Tink derom dat jo besykje in kompjûter te learen om in kat te identifisearjen.
Jo litte der in protte bylden fan katten sjen, wylst jo sizze: "Hjir is in kat." Nei it besjen fan genôch bylden fan katten, begjint de kompjûter skaaimerken te erkennen lykas spitse earen en snorharen.
De manier wêrop CNN wurket is frij ferlykber. Ferskate foto's wurde werjûn op 'e kompjûter, en de nammen fan' e dingen op elke foto wurde jûn.
CNN dielt de bylden lykwols yn lytsere stikken, lykas regio's. En, it leart skaaimerken te identifisearjen yn dy regio's ynstee fan allinich de ôfbyldings as gehiel te besjen.
Dat, de earste laach fan 'e CNN kin allinich basale skaaimerken detektearje lykas rânen of hoeken. Dan bout de folgjende laach dêr op om mear detaillearre funksjes te herkennen lykas foarmen of tekstueren.
De lagen bliuwe dy kwaliteiten oanpasse en honing as de kompjûter mear bylden sjocht. It giet troch oant it heul bekwaam wurdt om te identifisearjen wêr't it op traind is, of it no katten, gesichten of wat oars binne.
In krêftich ark foar djippe learen: hoe't CNN's ôfbyldingsherkenning transformeare
Troch patroanen yn bylden te identifisearjen en sin te meitsjen, hawwe CNN's ôfbyldingsherkenning omfoarme. Om't se resultaten leverje mei in hege mjitte fan krektens, binne CNN's de meast effisjinte arsjitektuer foar ôfbyldingsklassifikaasje, opheljen en deteksjeapplikaasjes.
Se jouwe faak geweldige resultaten. En se identifisearje en identifisearje objekten op foto's presys yn echte applikaasjes.
Patroanen fine yn elk diel fan in ôfbylding
Makket net út wêr't in patroan op in foto ferskynt, CNN's binne ûntworpen om it te erkennen. Se kinne automatysk fisuele skaaimerken ekstrahearje fan elke lokaasje yn in foto.
Dit is mooglik troch har fermogen bekend as "romtlike invariânsje." Troch it proses te ferienfâldigjen, kinne CNN's direkt leare fan foto's sûnder de needsaak foar ekstraksje fan minsklike funksjes.
Mear ferwurkjen snelheid en minder ûnthâld brûkt
CNN's ferwurkje foto's rapper en effisjinter dan tradisjonele prosessen. Dit is in gefolch fan de pooling-lagen, dy't it oantal parameters ferleegje dy't nedich binne om in foto te ferwurkjen.
Op dizze manier ferleegje se ûnthâldgebrûk en ferwurkingskosten. In protte gebieten brûke CNN's, lykas; gesicht erkenning, video kategorisearring, en foto analyze. Se binne sels wend klassifisearje galaxies.
Real-life Foarbylden
Google Foto's is ien gebrûk fan CNN's yn 'e echte wrâld dy't se brûke om minsken en objekten yn foto's te identifisearjen. Boppedat, Azure en Amazon biede ôfbyldingsherkenning API's dy't objekten taggje en identifisearje mei CNN's.
In online ynterface foar training fan neurale netwurken mei datasets, ynklusyf taken foar fotoherkenning, wurdt levere troch it platfoarm foar djippe learen NVIDIA sifers.
Dizze applikaasjes litte sjen hoe't CNN's kinne wurde brûkt foar in ferskaat oan taken, fan lytsskalige kommersjeel gebrûk oant it organisearjen fan foto's. Der kin noch folle mear foarbylden betocht wurde.
Hoe sille konvolúsjonele neurale netwurken evoluearje?
Sûnenssoarch is in fassinearjende yndustry wêr't CNN's wurde ferwachte dat se in wichtige ynfloed hawwe. Se kinne bygelyks brûkt wurde om medyske foto's te evaluearjen lykas X-rays en MRI-scans. Se kinne kliïnten helpe by it rapper en krekter diagnoaze fan sykten.
Selsridende auto's binne in oare ynteressante applikaasje wêr't CNN's kinne wurde brûkt foar objektidentifikaasje. It kin ferbetterje hoe goed de auto's har omjouwing begripe en reagearje op har.
In tanimmend oantal minsken is ek ynteressearre yn it meitsjen fan CNN-struktueren dy't rapper en effektiver binne, ynklusyf mobile CNN's. Se wurde ferwachte dat se wurde brûkt op gadgets mei leech enerzjy lykas smartphones en wearables.
Leave a Reply