Jeste li se ikada zapitali kako samovozeći automobil zna kada treba stati na crvenom svjetlu ili kako vaš telefon može prepoznati vaše lice?
Tu na scenu stupa konvolucijska neuronska mreža ili skraćeno CNN.
CNN je usporediv s ljudskim mozgom koji može analizirati slike kako bi odredio što se u njima događa. Ove mreže čak mogu otkriti stvari koje bi ljudi previdjeli!
U ovom ćemo postu istražiti CNN u duboko učenje kontekst. Pogledajmo što nam ovo uzbudljivo područje može ponuditi!
Što je duboko učenje?
Duboko učenje je vrsta umjetna inteligencija. Omogućuje računalima da uče.
Duboko učenje obrađuje podatke pomoću kompliciranih matematičkih modela. Tako da računalo može otkriti obrasce i kategorizirati podatke.
Nakon obuke s mnogo primjera, također može donositi odluke.
Zašto smo zainteresirani za CNN-ove u dubokom učenju?
Konvolucijske neuronske mreže (CNN) važna su komponenta dubokog učenja.
Oni omogućuju računalima da razumiju slike i drugo vizualni podaci. Možemo istrenirati računala da otkrivaju obrasce i identificiraju objekte na temelju onoga što "vide" korištenjem CNN-a u dubokom učenju.
CNN-ovi djeluju kao oči dubokog učenja, pomažući računalima u razumijevanju okoline!
Inspiracija Brain's Architecture
CNN-ovi crpe inspiraciju iz načina na koji mozak interpretira informacije. Umjetni neuroni ili čvorovi u CNN-ovima prihvaćaju ulazne podatke, obrađuju ih i isporučuju rezultat kao izlaz, baš kao što to rade moždani neuroni u cijelom tijelu.
Ulazni sloj
Ulazni sloj standarda neuronska mreža prima ulaze u obliku nizova, kao što su pikseli slike. U CNN-ovima, slika se dostavlja kao ulaz u ulazni sloj.
Skriveni slojevi
Postoji nekoliko skrivenih slojeva u CNN-ovima, koji koriste matematiku za izdvajanje značajki iz slike. Postoji nekoliko vrsta slojeva, uključujući potpuno povezane, ispravljene linearne jedinice, skupne i konvolucijske slojeve.
Konvolucijski sloj
Prvi sloj koji izvlači značajke iz ulazne slike je sloj zavoja. Ulazna slika podvrgava se filtriranju, a rezultat je mapa značajki koja ističe ključne elemente slike.
Udruživanje kasnije
Sloj za udruživanje koristi se za smanjivanje veličine mape značajki. Jača otpornost modela na pomicanje lokacije ulazne slike.
Rektificirani sloj linearne jedinice (ReLU)
ReLU sloj se koristi kako bi se modelu dala nelinearnost. Izlaz prethodnog sloja aktivira ovaj sloj.
Potpuno povezani sloj
Potpuno povezani sloj kategorizira stavku i dodjeljuje joj jedinstveni ID u izlaznom sloju koji je potpuno povezani sloj.
CNN-ovi su Feedforward mreže
Podaci teku od ulaza do izlaza samo na jedan način. Njihova je arhitektura nadahnuta vizualnim korteksom mozga koji se sastoji od izmjeničnih slojeva osnovnih i sofisticiranih stanica.
Kako se obučavaju CNN-ovi?
Zamislite da pokušavate naučiti računalo da identificira mačku.
Prikazujete mu mnogo slika mačaka govoreći: "Evo mačke." Nakon što pogleda dovoljno slika mačaka, računalo počinje prepoznavati karakteristike poput šiljatih ušiju i brkova.
Način na koji CNN djeluje prilično je sličan. Na računalu je prikazano nekoliko fotografija, a na svakoj slici navedeni su nazivi predmeta.
Međutim, CNN dijeli slike na manje dijelove, poput regija. I uči identificirati karakteristike u tim regijama umjesto da samo gleda slike u cjelini.
Dakle, početni sloj CNN-a može otkriti samo osnovne karakteristike poput rubova ili kutova. Zatim se sljedeći sloj nadovezuje na to za prepoznavanje detaljnijih značajki poput oblika ili tekstura.
Slojevi nastavljaju prilagođavati i usavršavati te kvalitete kako računalo gleda više slika. Nastavlja se sve dok ne postane vrlo vješt u prepoznavanju svega na čemu je treniran, bilo da su to mačke, lica ili bilo što drugo.
Snažan alat za dubinsko učenje: kako su CNN-ovi transformirali prepoznavanje slika
Prepoznavanjem i davanjem smisla uzorcima u slikama, CNN-ovi su transformirali prepoznavanje slika. Budući da daju rezultate s visokim stupnjem točnosti, CNN-ovi su najučinkovitija arhitektura za aplikacije klasifikacije slika, dohvaćanja i detekcije.
Često daju izvrsne rezultate. Također, oni precizno određuju i identificiraju objekte na fotografijama u stvarnim aplikacijama.
Pronalaženje uzoraka u bilo kojem dijelu slike
Bez obzira gdje se uzorak pojavljuje na slici, CNN-ovi su dizajnirani da ga prepoznaju. Oni mogu automatski izdvojiti vizualne karakteristike s bilo kojeg mjesta na slici.
To je moguće zahvaljujući njihovoj sposobnosti poznatoj kao "prostorna nepromjenjivost". Pojednostavljivanjem procesa, CNN-ovi mogu učiti izravno iz fotografija bez potrebe za ljudskim izdvajanjem značajki.
Veća brzina obrade i manje iskorištene memorije
CNN obrađuje slike brže i učinkovitije od tradicionalnih procesa. To je rezultat skupljanja slojeva, koji smanjuju broj parametara potrebnih za obradu slike.
Na taj način smanjuju korištenje memorije i troškove obrade. Mnoga područja koriste CNN, kao što su; prepoznavanje lica, video kategorizaciju i analizu slike. Čak su i navikli klasificirati galaksije.
Primjeri iz stvarnog života
Google Slike jedna je upotreba CNN-a u stvarnom svijetu koja ih koristi za prepoznavanje ljudi i predmeta na slikama. Štoviše, Plavetnilo i Amazon pružaju API-je za prepoznavanje slika koji označavaju i identificiraju objekte pomoću CNN-a.
Platforma za duboko učenje pruža mrežno sučelje za obuku neuronskih mreža korištenjem skupova podataka, uključujući zadatke prepoznavanja slika NVIDIA znamenke.
Ove aplikacije pokazuju kako se CNN-ovi mogu koristiti za razne zadatke, od malih komercijalnih slučajeva do organiziranja vlastitih fotografija. Mogu se navesti još mnogi primjeri.
Kako će se razvijati konvolucijske neuronske mreže?
Zdravstvo je fascinantna industrija u kojoj se očekuje da će CNN imati značajan utjecaj. Na primjer, mogli bi se koristiti za procjenu medicinskih slika kao što su X-zrake i MRI skeniranja. Oni mogu pomoći kliničarima u bržem i točnijem dijagnosticiranju bolesti.
Automobili koji sami voze još su jedna zanimljiva aplikacija u kojoj se CNN-ovi mogu koristiti za identifikaciju objekata. Može poboljšati koliko dobro vozila razumiju svoju okolinu i reagiraju na nju.
Sve veći broj ljudi također je zainteresiran za stvaranje CNN struktura koje su brže i učinkovitije, uključujući mobilne CNN-ove. Očekuje se da će se koristiti na napravama male snage poput pametnih telefona i nosivih uređaja.
Ostavi odgovor