האם אי פעם תהיתם איך מכונית בנהיגה עצמית יודעת מתי לעצור ברמזור אדום או איך הטלפון שלכם יכול לזהות את הפנים שלכם?
כאן נכנסת לתמונה ה-Convolutional Neural Network או בקיצור CNN.
רשת CNN דומה למוח אנושי שיכול לנתח תמונות כדי לקבוע מה קורה בהן. רשתות אלו יכולות אפילו לזהות דברים שבני אדם יתעלמו מהם!
בפוסט זה, נחקור את CNN ב- למידה עמוקה הֶקשֵׁר. בואו נראה מה האזור המרגש הזה יכול להציע לנו!
מהי למידה עמוקה?
למידה עמוקה היא סוג של בינה מלאכותית. זה מאפשר למחשבים ללמוד.
למידה עמוקה מעבדת נתונים באמצעות מודלים מתמטיים מסובכים. כך, מחשב יכול לזהות דפוסים ולסווג נתונים.
לאחר אימון עם דוגמאות רבות, הוא גם יכול לקבל החלטות.
מדוע אנו מתעניינים ב-CNN בלמידה עמוקה?
רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) הן מרכיב חשוב בלמידה עמוקה.
הם מאפשרים למחשבים להבין תמונות ואחרות נתונים חזותיים. אנו יכולים לאמן מחשבים לזהות דפוסים ולזהות אובייקטים על סמך מה שהם "רואים" על ידי שימוש ב-CNN בלמידה עמוקה.
רשתות CNN פועלות כעיניים של למידה עמוקה, המסייעות למחשבים בהבנת הסביבה!
השראה מהאדריכלות של המוח
רשתות CNN לוקחות את השראתן מהאופן שבו המוח מפרש מידע. נוירונים מלאכותיים, או צמתים, ב-CNN, מקבלים תשומות, מעבדים אותם ומספקים את התוצאה כפלט, בדיוק כמו שעושים נוירונים במוח בכל הגוף.
שכבת קלט
שכבת הקלט של תקן רשת עצבית מקבל קלט בצורה של מערכים, כגון פיקסלים של תמונה. ב-CNN, תמונה מסופקת כקלט לשכבת הקלט.
שכבות נסתרות
ישנן מספר רבדים נסתרים ב-CNN, המשתמשים במתמטיקה כדי לחלץ תכונות מהתמונה. ישנם מספר סוגים של שכבות, כולל יחידות ליניאריות מתוקנות מקושרות לחלוטין, שכבות איגום ושכבות קונבולוציה.
שכבת קונבולציה
השכבה הראשונה לחילוץ תכונות מתמונת קלט היא שכבת הקונבולציה. תמונת הקלט נתונה לסינון, והתוצאה היא מפת תכונה המדגישה את מרכיבי המפתח של התמונה.
בריכה מאוחר יותר
שכבת הבריכה משמשת כדי לכווץ את גודל מפת המאפיינים. זה מחזק את ההתנגדות של הדגם להסטת מיקום תמונת הקלט.
שכבת יחידה לינארית מתוקנת (ReLU)
שכבת ReLU משמשת כדי לתת למודל אי-לינאריות. הפלט של השכבה הקודמת מופעל על ידי שכבה זו.
שכבה מחוברת לחלוטין
השכבה המחוברת במלואה מקטלגת את הפריט ומקצה לו מזהה ייחודי בשכבת הפלט היא השכבה המחוברת לחלוטין.
רשתות CNN הן רשתות Feedforward
נתונים זורמים רק מכניסות ליציאות בדרך אחת. הארכיטקטורה שלהם שואבת השראה מהקורטקס החזותי של המוח, המורכב משכבות מתחלפות של תאים בסיסיים ומתוחכמים.
כיצד מאמנים רשתות CNN?
קחו בחשבון שאתם מנסים ללמד מחשב לזהות חתול.
אתה מציג בפניו תמונות רבות של חתולים תוך שאתה אומר, "הנה חתול." לאחר צפייה בתמונות מספיק של חתולים, המחשב מתחיל לזהות מאפיינים כמו אוזניים מחודדות ושפם.
הדרך שבה CNN פועלת די דומה. מספר תצלומים מוצגים במחשב, ונתונים שמות הדברים בכל תמונה.
עם זאת, CNN מחלק את התמונות לחתיכות קטנות יותר, כגון אזורים. בנוסף, הוא לומד לזהות מאפיינים באזורים אלה במקום רק לראות את התמונות כמכלול.
אז, השכבה הראשונית של CNN עשויה לזהות רק מאפיינים בסיסיים כמו קצוות או פינות. לאחר מכן, השכבה הבאה מתבססת על זה כדי לזהות תכונות מפורטות יותר כמו טפסים או מרקמים.
השכבות ממשיכות להתאים ולחדד את התכונות הללו ככל שהמחשב צופה בעוד תמונות. זה נמשך עד שהוא הופך להיות מיומן מאוד בזיהוי מה שהוא אומן עליו, בין אם זה חתולים, פנים או כל דבר אחר.
כלי רב עוצמה ללמידה עמוקה: כיצד CNNs שינו את זיהוי התמונות
על ידי זיהוי והבנת דפוסים בתמונות, רשתות CNN שינו את זיהוי התמונות. מכיוון שהם מספקים תוצאות ברמת דיוק גבוהה, CNNs הם הארכיטקטורה היעילה ביותר עבור יישומי סיווג, אחזור וזיהוי תמונות.
לעתים קרובות הם מניבים תוצאות מצוינות. בנוסף, הם מציינים ומזהים במדויק אובייקטים בתמונות ביישומים מהעולם האמיתי.
מציאת דפוסים בכל חלק בתמונה
לא משנה היכן מופיעה דפוס בתמונה, רשתות CNN נועדו לזהות אותה. הם יכולים לחלץ באופן אוטומטי מאפיינים חזותיים מכל מיקום בתמונה.
זה אפשרי הודות ליכולתם המכונה "אינווריאנטיות מרחבית". על ידי פישוט התהליך, CNNs יכולים ללמוד ישר מתמונות ללא צורך בחילוץ תכונות אנושיות.
יותר מהירות עיבוד ופחות זיכרון בשימוש
CNNs מעבדים תמונות מהר יותר ויעילה יותר מאשר תהליכים מסורתיים. זוהי תוצאה של שכבות ה-pooling, אשר מורידות את מספר הפרמטרים הנדרשים לעיבוד תמונה.
בדרך זו, הם מורידים את השימוש בזיכרון ועלויות העיבוד. אזורים רבים משתמשים ב-CNN, כגון; זיהוי פנים, סיווג וידאו וניתוח תמונות. הם אפילו רגילים לסווג גלקסיות.
דוגמאות מהחיים האמיתיים
תמונות גוגל הוא שימוש אחד ב-CNN בעולם האמיתי שמעסיק אותם כדי לזהות אנשים וחפצים בתמונות. יתר על כך, תכלת ו אמזון בעברית לספק ממשקי API לזיהוי תמונות שמתייגים ומזהים אובייקטים באמצעות CNNs.
ממשק מקוון לאימון רשתות עצביות באמצעות מערכי נתונים, כולל משימות זיהוי תמונות, מסופק על ידי פלטפורמת הלמידה העמוקה ספרות NVIDIA.
יישומים אלה מראים כיצד ניתן להשתמש ב-CNN למגוון משימות, החל ממקרי שימוש מסחרי בקנה מידה קטן ועד לארגון התמונות. אפשר לחשוב על עוד דוגמאות רבות.
כיצד יתפתחו רשתות עצביות מתגלגלות?
שירותי בריאות היא תעשייה מרתקת שבה צפויה לרשתות CNN השפעה משמעותית. לדוגמה, הם יכולים לשמש להערכת תמונות רפואיות כמו צילומי רנטגן וסריקות MRI. הם יכולים לסייע לרופאים באבחון מהיר ומדויק יותר של מחלות.
מכוניות בנהיגה עצמית הן עוד יישום מעניין שבו ניתן להשתמש ב-CNN לזיהוי אובייקטים. זה יכול לשפר עד כמה כלי הרכב מבינים ומגיבים לסביבתם.
מספר הולך וגדל של אנשים מעוניינים גם ליצור מבני CNN מהירים ויעילים יותר, כולל CNN ניידים. הם צפויים לשמש בגאדג'טים בעלי הספק נמוך כמו סמארטפונים וחפצים לבישים.
השאירו תגובה