Feltette már a kérdést, hogy egy önvezető autó honnan tudja, mikor kell megállnia a piros lámpánál, vagy hogyan tudja a telefonja azonosítani az arcát?
Itt jön be a konvolúciós neurális hálózat vagy röviden a CNN.
A CNN egy emberi agyhoz hasonlítható, amely képes elemezni a képeket, hogy megállapítsa, mi történik bennük. Ezek a hálózatok még olyan dolgokat is észlelhetnek, amelyeket az emberek figyelmen kívül hagynának!
Ebben a bejegyzésben a CNN-t fogjuk felfedezni mély tanulás kontextus. Lássuk, mit tud nekünk nyújtani ez az izgalmas terület!
Mi az a mélytanulás?
A mély tanulás egyfajta mesterséges intelligencia. Lehetővé teszi a számítógépek számára a tanulást.
A mély tanulás bonyolult matematikai modellek segítségével dolgozza fel az adatokat. Így a számítógép képes észlelni a mintákat és kategorizálni az adatokat.
Sok példával való edzés után döntéseket is tud hozni.
Miért érdekelnek bennünket a CNN-k a mélytanulásban?
A konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) a mély tanulás fontos összetevői.
Lehetővé teszik a számítógépek számára a képek és egyebek megértését vizuális adatok. Megtaníthatjuk a számítógépeket, hogy felismerjék a mintákat és azonosítsák az objektumokat az alapján, amit „látnak”, a CNN-ek mélytanulásban történő alkalmazásával.
A CNN-ek mély tanulási szemként működnek, és segítik a számítógépeket a környezet megértésében!
A Brain's Architecture inspirációja
A CNN-ek abból merítenek ihletet, hogy az agy hogyan értelmezi az információkat. A mesterséges neuronok vagy csomópontok a CNN-ekben elfogadják a bemeneteket, feldolgozzák azokat, és az eredményt kimenetként továbbítják, ahogyan az agyi neuronok teszik ezt az egész testben.
Bemeneti réteg
Egy szabvány bemeneti rétege neurális hálózat tömbök, például képpontok formájában fogadja a bemeneteket. A CNN-ekben a kép bemenetként kerül a bemeneti rétegbe.
Rejtett rétegek
A CNN-ekben számos rejtett réteg található, amelyek matematika segítségével vonják ki a jellemzőket a képből. Többféle réteg létezik, beleértve a teljesen összekapcsolt, egyenirányított lineáris egységeket, a pooling és a konvolúciós rétegeket.
Konvolúciós réteg
A konvolúciós réteg az első réteg, amely kivonja a jellemzőket a bemeneti képből. A bemeneti képet szűrjük, és az eredmény egy jellemzőtérkép, amely kiemeli a kép legfontosabb elemeit.
Összevonás később
A gyűjtőréteg a tereptérkép méretének csökkentésére szolgál. Megerősíti a modell ellenállását a bemeneti kép helyének eltolásával szemben.
Rektifikált lineáris egységréteg (ReLU)
A ReLU réteget a modell nemlinearitásának biztosítására használják. Ez a réteg aktiválja az előző réteg kimenetét.
Teljesen összekapcsolt réteg
A teljesen összekapcsolt réteg kategorizálja az elemet, és egyedi azonosítót rendel hozzá a kimeneti rétegben, a teljesen összekapcsolt rétegben.
A CNN-ek visszacsatoló hálózatok
Az adatok csak egy módon áramlanak a bemenetekről a kimenetekre. Építészetüket az agy vizuális kérge ihlette, amely alapvető és kifinomult sejtek váltakozó rétegeiből áll.
Hogyan képezik ki a CNN-eket?
Gondoljon arra, hogy meg akarja tanítani a számítógépet a macska azonosítására.
Sok macskaképet jelenít meg neki, miközben azt mondja: „Itt egy macska”. A macskákról készült elegendő kép megtekintése után a számítógép elkezdi felismerni az olyan jellemzőket, mint a hegyes fülek és a bajusz.
A CNN működése meglehetősen hasonló. Számos fénykép jelenik meg a számítógépen, és az egyes képeken szereplő dolgok neve szerepel.
A CNN azonban kisebb darabokra, például régiókra osztja a képeket. És megtanulja azonosítani a jellemzőket ezekben a régiókban, ahelyett, hogy csak a képek egészét nézné.
Így a CNN kezdeti rétege csak olyan alapvető jellemzőket észlelhet, mint az élek vagy a sarkok. Ezután a következő réteg erre épül a részletesebb jellemzők, például formák vagy textúrák felismeréséhez.
A rétegek folyamatosan módosítják és csiszolják ezeket a tulajdonságokat, ahogy a számítógép több képet néz. Addig megy, amíg nagyon jártas lesz abban, hogy felismerje, bármire is tanították, legyen az macskák, arcok vagy bármi más.
Hatékony mély tanulási eszköz: Hogyan alakították át a CNN-ek a képfelismerést
A képek mintáinak azonosításával és értelmezésével a CNN-ek átalakították a képfelismerést. Mivel nagy pontosságú eredményeket biztosítanak, a CNN-ek a leghatékonyabb architektúrát képezik a képosztályozási, visszakeresési és észlelési alkalmazásokhoz.
Gyakran kiváló eredményeket adnak. És pontosan meghatározzák és azonosítják a fényképeken lévő objektumokat a valós alkalmazásokban.
Minták keresése a kép bármely részén
Nem számít, hol jelenik meg egy minta a képen, a CNN-eket úgy tervezték, hogy felismerjék azt. Automatikusan képesek vizuális jellemzőket kinyerni a kép bármely helyéről.
Ez a „térbeli változatlanság” néven ismert képességüknek köszönhetően lehetséges. A folyamat egyszerűsítésével a CNN-ek közvetlenül a fényképekből tanulhatnak anélkül, hogy emberi jellemzőket kellene kivonni.
Nagyobb feldolgozási sebesség és kevesebb memóriahasználat
A CNN-ek gyorsabban és hatékonyabban dolgozzák fel a képeket, mint a hagyományos eljárások. Ez az összevonási rétegek eredménye, amelyek csökkentik a kép feldolgozásához szükséges paraméterek számát.
Így csökkentik a memóriahasználati és feldolgozási költségeket. Sok területen használnak CNN-eket, mint pl. arcfelismerés, videó kategorizálás és képelemzés. Még hozzá is szoktak galaxisok osztályozása.
Példák az életből
Google Képek a CNN-ek egyik felhasználási módja a való világban, amely emberek és tárgyak azonosítására alkalmazza őket a képeken. Ráadásul, Égszínkék és a amazon olyan képfelismerő API-kat biztosítanak, amelyek CNN-ek segítségével címkézik és azonosítják az objektumokat.
A mély tanulási platform online felületet biztosít a neurális hálózatok adathalmazok segítségével történő betanításához, beleértve a képfelismerési feladatokat is NVIDIA számjegyek.
Ezek az alkalmazások bemutatják, hogyan használhatók fel a CNN-ek különféle feladatokra, a kisméretű kereskedelmi felhasználási esetektől a fényképek rendszerezéséig. Több példa is elképzelhető.
Hogyan fognak fejlődni a konvolúciós neurális hálózatok?
Az egészségügy lenyűgöző iparág, ahol a CNN-k jelentős befolyást várnak. Például felhasználhatók orvosi képek, például röntgen- és MRI-vizsgálatok értékelésére. Segíthetnek a klinikusoknak a betegségek gyorsabb és pontosabb diagnosztizálásában.
Az önvezető autók egy másik érdekes alkalmazás, ahol a CNN-ek tárgyazonosításra használhatók. Javíthatja, hogy a járművek mennyire értik meg a környezetüket, és hogyan reagálnak rá.
Egyre többen érdeklődnek a gyorsabb és hatékonyabb CNN-struktúrák, köztük a mobil CNN-ek létrehozása iránt is. Várhatóan alacsony fogyasztású kütyükön, például okostelefonokon és hordható eszközökön fogják használni őket.
Hagy egy Válaszol