શું તમે ક્યારેય પ્રશ્ન કર્યો છે કે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર કેવી રીતે જાણે છે કે લાલ લાઇટ પર ક્યારે રોકવું અથવા તમારો ફોન તમારા ચહેરાને કેવી રીતે ઓળખી શકે છે?
આ તે છે જ્યાં કોન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક અથવા સીએનએન ટૂંકમાં આવે છે.
CNN એ માનવ મગજ સાથે તુલનાત્મક છે જે છબીઓનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે કે તેમાં શું થઈ રહ્યું છે. આ નેટવર્ક્સ એવી વસ્તુઓ પણ શોધી શકે છે કે જેને માનવીઓ અવગણશે!
આ પોસ્ટમાં, અમે સીએનએનનું અન્વેષણ કરીશું ઊંડા શિક્ષણ સંદર્ભ. ચાલો જોઈએ કે આ ઉત્તેજક વિસ્તાર અમને શું ઑફર કરી શકે છે!
ડીપ લર્નિંગ શું છે?
ડીપ લર્નિંગ એક પ્રકારનું છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ. તે કમ્પ્યુટરને શીખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
જટિલ ગાણિતિક મોડલનો ઉપયોગ કરીને ડીપ લર્નિંગ ડેટાની પ્રક્રિયા કરે છે. જેથી, કોમ્પ્યુટર પેટર્ન શોધી શકે અને ડેટાનું વર્ગીકરણ કરી શકે.
ઘણા ઉદાહરણો સાથે તાલીમ લીધા પછી, તે નિર્ણયો પણ લઈ શકે છે.
ડીપ લર્નિંગમાં અમને સીએનએનમાં કેમ રસ છે?
કોન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) એ ઊંડા શિક્ષણનો એક મહત્વપૂર્ણ ઘટક છે.
તેઓ કમ્પ્યુટરને ચિત્રો અને અન્ય સમજવા માટે પરવાનગી આપે છે દ્રશ્ય માહિતી. ડીપ લર્નિંગમાં CNN નો ઉપયોગ કરીને અમે કોમ્પ્યુટરને પેટર્ન શોધવા અને વસ્તુઓ "જુએ છે" તેના આધારે ઓળખવા માટે તાલીમ આપી શકીએ છીએ.
CNN એ ડીપ લર્નિંગ આઇઝ તરીકે કામ કરે છે, કોમ્પ્યુટરને પર્યાવરણને સમજવામાં મદદ કરે છે!
મગજના આર્કિટેક્ચરમાંથી પ્રેરણા
મગજ કેવી રીતે માહિતીનું અર્થઘટન કરે છે તેના પરથી CNN તેમની પ્રેરણા લે છે. CNN માં કૃત્રિમ ચેતાકોષો, અથવા નોડ્સ, ઇનપુટ સ્વીકારે છે, તેમની પ્રક્રિયા કરે છે અને પરિણામ આઉટપુટ તરીકે પહોંચાડે છે, જે રીતે મગજના ન્યુરોન્સ સમગ્ર શરીરમાં કરે છે.
ઇનપુટ લેયર
માનકનું ઇનપુટ સ્તર મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક એરેના સ્વરૂપમાં ઇનપુટ મેળવે છે, જેમ કે પિક્ચર પિક્સેલ. CNN માં, એક ચિત્ર ઇનપુટ સ્તરને ઇનપુટ તરીકે આપવામાં આવે છે.
છુપાયેલા સ્તરો
CNN માં ઘણા છુપાયેલા સ્તરો છે, જે ચિત્રમાંથી લક્ષણો કાઢવા માટે ગણિતનો ઉપયોગ કરે છે. ત્યાં ઘણા પ્રકારના સ્તરો છે, જેમાં સંપૂર્ણ રીતે જોડાયેલા, સુધારેલા રેખીય એકમો, પૂલિંગ અને કન્વોલ્યુશન સ્તરોનો સમાવેશ થાય છે.
કન્વોલ્યુશન લેયર
ઇનપુટ ચિત્રમાંથી વિશેષતાઓ કાઢવા માટેનું પ્રથમ સ્તર એ કન્વોલ્યુશન લેયર છે. ઇનપુટ ઇમેજ ફિલ્ટરિંગને આધિન છે, અને પરિણામ એ એક લક્ષણ નકશો છે જે છબીના મુખ્ય ઘટકોને હાઇલાઇટ કરે છે.
બાદમાં પૂલિંગ
પૂલિંગ લેયરનો ઉપયોગ ફીચર મેપના કદને સંકોચવા માટે થાય છે. તે ઇનપુટ ચિત્રના સ્થાનને સ્થાનાંતરિત કરવા માટે મોડેલના પ્રતિકારને મજબૂત બનાવે છે.
રેક્ટિફાઇડ લીનિયર યુનિટ લેયર (RELU)
મોડેલને બિનરેખીયતા આપવા માટે ReLU સ્તરનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. અગાઉના સ્તરનું આઉટપુટ આ સ્તર દ્વારા સક્રિય થાય છે.
સંપૂર્ણપણે જોડાયેલ સ્તર
સંપૂર્ણપણે જોડાયેલ સ્તર આઇટમને વર્ગીકૃત કરે છે અને તેને આઉટપુટ સ્તરમાં એક અનન્ય ID અસાઇન કરે છે જે સંપૂર્ણપણે જોડાયેલ સ્તર છે.
CNN એ ફીડફોરવર્ડ નેટવર્ક છે
ડેટા માત્ર એક રીતે ઇનપુટ્સથી આઉટપુટમાં વહે છે. તેમનું આર્કિટેક્ચર મગજના વિઝ્યુઅલ કોર્ટેક્સથી પ્રેરિત છે, જે મૂળભૂત અને અત્યાધુનિક કોષોના વૈકલ્પિક સ્તરોથી બનેલું છે.
સીએનએન કેવી રીતે પ્રશિક્ષિત છે?
ધ્યાનમાં લો કે તમે બિલાડીને ઓળખવા માટે કમ્પ્યુટરને શીખવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો.
"અહીં એક બિલાડી છે." બિલાડીઓની પૂરતી છબીઓ જોયા પછી, કમ્પ્યુટર પોઇન્ટેડ કાન અને મૂછો જેવી લાક્ષણિકતાઓને ઓળખવાનું શરૂ કરે છે.
સીએનએન જે રીતે કામ કરે છે તે તદ્દન સમાન છે. કમ્પ્યુટર પર કેટલાક ફોટોગ્રાફ્સ પ્રદર્શિત થાય છે, અને દરેક ચિત્રમાં વસ્તુઓના નામ આપવામાં આવે છે.
જો કે, CNN છબીઓને નાના ભાગોમાં વિભાજિત કરે છે, જેમ કે પ્રદેશો. અને, તે ફક્ત છબીઓને સંપૂર્ણ રીતે જોવાને બદલે તે પ્રદેશોની લાક્ષણિકતાઓને ઓળખવાનું શીખે છે.
તેથી, સીએનએનનું પ્રારંભિક સ્તર ધાર અથવા ખૂણા જેવી મૂળભૂત લાક્ષણિકતાઓને જ શોધી શકે છે. પછી, ફોર્મ અથવા ટેક્સચર જેવી વધુ વિગતવાર સુવિધાઓ ઓળખવા માટે આગળનું સ્તર તેના પર બને છે.
સ્તરો તે ગુણોને સમાયોજિત કરે છે અને માન આપે છે કારણ કે કમ્પ્યુટર વધુ છબીઓ જુએ છે. તે ત્યાં સુધી ચાલે છે જ્યાં સુધી તેને જે પણ તાલીમ આપવામાં આવી હતી તે ઓળખવામાં તે ખૂબ જ નિપુણ બની જાય છે, પછી ભલે તે બિલાડીઓ, ચહેરાઓ અથવા અન્ય કંઈપણ હોય.
એક શક્તિશાળી ડીપ લર્નિંગ ટૂલ: કેવી રીતે CNNs રૂપાંતરિત છબી ઓળખ
ઈમેજીસમાં પેટર્નની ઓળખ કરીને અને તેનો અર્થ બનાવીને, CNN એ ઈમેજની ઓળખમાં પરિવર્તન કર્યું છે. કારણ કે તેઓ ઉચ્ચ ડિગ્રી ચોકસાઈ સાથે પરિણામો પ્રદાન કરે છે, CNN એ છબી વર્ગીકરણ, પુનઃપ્રાપ્તિ અને શોધ એપ્લિકેશન માટે સૌથી કાર્યક્ષમ આર્કિટેક્ચર છે.
તેઓ વારંવાર ઉત્તમ પરિણામો લાવે છે. અને, તેઓ વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન્સમાં ફોટામાં ઑબ્જેક્ટ્સને ચોક્કસપણે નિર્દેશ કરે છે અને ઓળખે છે.
ચિત્રના કોઈપણ ભાગમાં પેટર્ન શોધવી
ચિત્રમાં પેટર્ન ક્યાં પણ દેખાય છે તે મહત્વનું નથી, CNN તેને ઓળખવા માટે રચાયેલ છે. તેઓ ચિત્રમાં કોઈપણ સ્થાનથી દ્રશ્ય લાક્ષણિકતાઓને આપમેળે કાઢી શકે છે.
"અવકાશી અવ્યવસ્થા" તરીકે ઓળખાતી તેમની ક્ષમતાને કારણે આ શક્ય છે. પ્રક્રિયાને સરળ બનાવીને, સીએનએન માનવ વિશેષતાના નિષ્કર્ષણની જરૂર વગર સીધા ફોટામાંથી શીખી શકે છે.
વધુ પ્રોસેસિંગ સ્પીડ અને ઓછી મેમરી વપરાય છે
CNN પરંપરાગત પ્રક્રિયાઓ કરતાં ચિત્રોને ઝડપી અને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે પ્રક્રિયા કરે છે. આ પૂલિંગ સ્તરોનું પરિણામ છે, જે ચિત્ર પર પ્રક્રિયા કરવા માટે જરૂરી પરિમાણોની સંખ્યાને ઘટાડે છે.
આ રીતે, તેઓ મેમરીનો ઉપયોગ અને પ્રક્રિયા ખર્ચ ઘટાડે છે. ઘણા વિસ્તારો CNN નો ઉપયોગ કરે છે, જેમ કે; ચહેરો માન્યતા, વિડિઓ વર્ગીકરણ અને ચિત્ર વિશ્લેષણ. તેઓ માટે પણ વપરાય છે તારાવિશ્વોનું વર્ગીકરણ કરો.
વાસ્તવિક જીવનના ઉદાહરણો
ગૂગલ પિક્ચર્સ વાસ્તવિક દુનિયામાં સીએનએનનો એક ઉપયોગ છે જે તેમને ચિત્રોમાં લોકો અને વસ્તુઓને ઓળખવા માટે નિયુક્ત કરે છે. વધુમાં, નીલમ અને એમેઝોન CNN નો ઉપયોગ કરીને ઑબ્જેક્ટ્સને ટેગ અને ઓળખવા માટે ઇમેજ રેકગ્નિશન API પ્રદાન કરો.
ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરીને ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટેનું ઓનલાઈન ઈન્ટરફેસ, જેમાં ચિત્ર ઓળખના કાર્યોનો સમાવેશ થાય છે, ડીપ લર્નિંગ પ્લેટફોર્મ દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવે છે. NVIDIA અંકો.
આ એપ્લિકેશનો બતાવે છે કે કેવી રીતે CNN નો ઉપયોગ વિવિધ કાર્યો માટે થઈ શકે છે, નાના પાયે વ્યાવસાયિક ઉપયોગના કેસથી લઈને કોઈના ફોટા ગોઠવવા સુધી. બીજા ઘણા ઉદાહરણો વિચારી શકાય.
કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ કેવી રીતે વિકસિત થશે?
હેલ્થકેર એક આકર્ષક ઉદ્યોગ છે જ્યાં CNN નો નોંધપાત્ર પ્રભાવ હોવાની અપેક્ષા છે. દાખલા તરીકે, તેનો ઉપયોગ એક્સ-રે અને એમઆરઆઈ સ્કેન જેવા તબીબી ચિત્રોનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થઈ શકે છે. તેઓ બિમારીઓનું વધુ ઝડપથી અને સચોટ નિદાન કરવામાં ચિકિત્સકોને મદદ કરી શકે છે.
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલ્સ એ બીજી રસપ્રદ એપ્લિકેશન છે જ્યાં CNN નો ઉપયોગ ઑબ્જેક્ટ ઓળખ માટે થઈ શકે છે. વાહનો તેમની આસપાસના વાતાવરણને કેટલી સારી રીતે સમજે છે અને પ્રતિક્રિયા આપે છે તે સુધારી શકે છે.
મોબાઈલ સીએનએન સહિત વધુ ઝડપી અને વધુ અસરકારક એવા CNN સ્ટ્રક્ચર્સ બનાવવામાં પણ લોકોની સંખ્યા વધી રહી છે. સ્માર્ટફોન અને વેરેબલ જેવા લો-પાવર ગેજેટ્સ પર તેનો ઉપયોગ થવાની અપેક્ષા છે.
એક જવાબ છોડો