Ti sei mai chiesto come fa un'auto a guida autonoma a sapere quando fermarsi a un semaforo rosso o come il tuo telefono può identificare il tuo viso?
È qui che entra in gioco la Convolutional Neural Network o CNN in breve.
Una CNN è paragonabile a un cervello umano in grado di analizzare le immagini per determinare cosa sta accadendo in esse. Queste reti possono persino rilevare cose che gli umani trascurerebbero!
In questo post, esploreremo la CNN nel apprendimento profondo contesto. Vediamo cosa può offrirci questa entusiasmante area!
Cos'è l'apprendimento profondo?
Il deep learning è una sorta di intelligenza artificiale. Consente ai computer di apprendere.
Il deep learning elabora i dati utilizzando complicati modelli matematici. In questo modo, un computer può rilevare modelli e classificare i dati.
Dopo essersi allenato con molti esempi, può anche prendere decisioni.
Perché siamo interessati alle CNN nel deep learning?
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono una componente importante del deep learning.
Consentono ai computer di comprendere immagini e altro dati visivi. Possiamo addestrare i computer a rilevare modelli e identificare oggetti in base a ciò che "vedono" utilizzando le CNN nel deep learning.
Le CNN agiscono come gli occhi del deep learning, aiutando i computer a comprendere l'ambiente!
Ispirazione dall'architettura di Brain
Le CNN prendono ispirazione da come il cervello interpreta le informazioni. I neuroni artificiali, o nodi, nelle CNN, accettano input, li elaborano e forniscono il risultato come output, proprio come fanno i neuroni cerebrali in tutto il corpo.
Livello di input
Il livello di input di uno standard rete neurale riceve input sotto forma di array, come i pixel dell'immagine. Nelle CNN, un'immagine viene fornita come input al livello di input.
Livelli nascosti
Ci sono diversi strati nascosti nelle CNN, che usano la matematica per estrarre caratteristiche dall'immagine. Esistono diversi tipi di layer, tra cui unità lineari completamente collegate, rettificate, raggruppamenti e layer di convoluzione.
Livello di convoluzione
Il primo livello per estrarre le caratteristiche da un'immagine di input è il livello di convoluzione. L'immagine di input viene filtrata e il risultato è una mappa delle caratteristiche che evidenzia gli elementi chiave dell'immagine.
Mettere in comune più tardi
Il livello di raggruppamento viene utilizzato per ridurre le dimensioni della mappa delle caratteristiche. Rafforza la resistenza del modello allo spostamento della posizione dell'immagine di input.
Strato di unità lineare rettificato (ReLU)
Il livello ReLU viene utilizzato per conferire non linearità al modello. L'output del livello precedente viene attivato da questo livello.
Livello completamente connesso
Il livello completamente connesso categorizza l'elemento e gli assegna un ID univoco nel livello di output è il livello completamente connesso.
Le CNN sono reti feedforward
I dati fluiscono dagli input agli output solo in un modo. La loro architettura si ispira alla corteccia visiva del cervello, costituita da strati alternati di cellule di base e sofisticate.
Come vengono addestrate le CNN?
Considera che stai cercando di insegnare a un computer a identificare un gatto.
Gli mostri molte immagini di gatti mentre dici: "Ecco un gatto". Dopo aver visto un numero sufficiente di immagini di gatti, il computer inizia a riconoscere caratteristiche come orecchie appuntite e baffi.
Il modo in cui opera la CNN è abbastanza simile. Diverse fotografie vengono visualizzate sul computer e vengono forniti i nomi delle cose in ciascuna immagine.
Tuttavia, la CNN divide le immagini in parti più piccole, come le regioni. E impara a identificare le caratteristiche in quelle regioni piuttosto che visualizzare semplicemente le immagini nel loro insieme.
Quindi, il livello iniziale della CNN può rilevare solo caratteristiche di base come bordi o angoli. Quindi, il livello successivo si basa su quello per riconoscere caratteristiche più dettagliate come forme o trame.
Gli strati continuano ad adattare e perfezionare quelle qualità man mano che il computer visualizza più immagini. Va avanti fino a quando non diventa molto abile nell'identificare qualsiasi cosa su cui è stato addestrato, che si tratti di gatti, facce o qualsiasi altra cosa.
Un potente strumento di deep learning: come le CNN hanno trasformato il riconoscimento delle immagini
Identificando e dando un senso ai modelli nelle immagini, le CNN hanno trasformato il riconoscimento delle immagini. Poiché forniscono risultati con un alto grado di accuratezza, le CNN sono l'architettura più efficiente per le applicazioni di classificazione, recupero e rilevamento delle immagini.
Spesso danno ottimi risultati. Inoltre, individuano e identificano con precisione gli oggetti nelle foto nelle applicazioni del mondo reale.
Trovare modelli in qualsiasi parte di un'immagine
Non importa dove appaia uno schema in un'immagine, le CNN sono progettate per riconoscerlo. Possono estrarre automaticamente le caratteristiche visive da qualsiasi posizione in un'immagine.
Ciò è possibile grazie alla loro capacità nota come "invarianza spaziale". Semplificando il processo, le CNN possono apprendere direttamente dalle foto senza la necessità di estrarre le caratteristiche umane.
Più velocità di elaborazione e meno memoria utilizzata
Le CNN elaborano le immagini in modo più rapido ed efficiente rispetto ai processi tradizionali. Questo è il risultato dei livelli di raggruppamento, che riducono il numero di parametri richiesti per elaborare un'immagine.
In questo modo, riducono l'utilizzo della memoria e i costi di elaborazione. Molte aree utilizzano CNN, come; riconoscimento facciale, categorizzazione dei video e analisi delle immagini. Ci sono persino abituati classificare le galassie.
Esempi di vita reale
Google Immagini è un uso delle CNN nel mondo reale che le utilizza per identificare persone e oggetti nelle immagini. Inoltre, azzurro ed Amazon fornire API di riconoscimento delle immagini che contrassegnano e identificano gli oggetti utilizzando le CNN.
La piattaforma di deep learning fornisce un'interfaccia online per l'addestramento delle reti neurali utilizzando set di dati, comprese le attività di riconoscimento delle immagini Cifre NVIDIA.
Queste applicazioni mostrano come le CNN possono essere utilizzate per una varietà di attività, dai casi di utilizzo commerciale su piccola scala all'organizzazione delle proprie foto. Si possono pensare a molti altri esempi.
Come si evolveranno le reti neurali convoluzionali?
L'assistenza sanitaria è un settore affascinante in cui si prevede che le CNN abbiano un'influenza significativa. Ad esempio, potrebbero essere utilizzati per valutare immagini mediche come raggi X e scansioni MRI. Possono aiutare i medici a diagnosticare le malattie in modo più rapido e accurato.
Le automobili a guida autonoma sono un'altra interessante applicazione in cui le CNN possono essere utilizzate per l'identificazione di oggetti. Può migliorare il modo in cui i veicoli comprendono e reagiscono all'ambiente circostante.
Un numero crescente di persone è anche interessato a creare strutture CNN più rapide ed efficaci, comprese le CNN mobili. Dovrebbero essere utilizzati su gadget a basso consumo come smartphone e dispositivi indossabili.
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