自動運転車が赤信号で停止するタイミングをどのように知っているのか、携帯電話がどのようにしてあなたの顔を識別できるのか疑問に思ったことはありませんか?
ここで、畳み込みニューラル ネットワークまたは略して CNN の出番です。
CNN は、画像を分析してその中で何が起こっているかを判断できる人間の脳に匹敵します。 これらのネットワークは、人間が見落としがちなものを検出することさえできます!
この投稿では、CNN について説明します。 深い学習 コンテクスト。 このエキサイティングなエリアが私たちに提供できるものを見てみましょう!
ディープラーニングとは何ですか?
ディープラーニングは一種の 人工知能. これにより、コンピューターが学習できるようになります。
ディープ ラーニングは、複雑な数学的モデルを使用してデータを処理します。 そのため、コンピューターはパターンを検出してデータを分類できます。
多くの例でトレーニングした後、決定を下すこともできます。
深層学習における CNN に関心があるのはなぜですか?
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、ディープ ラーニングの重要なコンポーネントです。
それらは、コンピュータが写真やその他の情報を理解できるようにします。 ビジュアルデータ. 深層学習に CNN を採用することで、コンピューターが「見た」ものに基づいてパターンを検出し、オブジェクトを識別するようにトレーニングすることができます。
CNN はディープ ラーニングの目として機能し、コンピューターが環境を理解するのを支援します。
Brain's Architecture からのインスピレーション
CNN は、脳が情報を解釈する方法から着想を得ています。 CNN の人工ニューロン (ノード) は、脳のニューロンが全身で行うのと同じように、入力を受け取り、それらを処理し、結果を出力として提供します。
入力レイヤー
標準の入力層 ニューラルネットワーク 画像ピクセルなどの配列の形式で入力を受け取ります。 CNN では、画像が入力層への入力として提供されます。
非表示のレイヤー
CNN にはいくつかの隠れ層があり、数学を使用して画像から特徴を抽出します。 完全にリンクされた、調整された線形ユニット、プーリング、畳み込み層など、いくつかの種類の層があります。
畳み込み層
入力画像から特徴を抽出する最初の層は畳み込み層です。 入力画像はフィルター処理され、その結果は画像の重要な要素を強調する特徴マップになります。
後でプーリング
プーリング層は、特徴マップのサイズを縮小するために使用されます。 入力画像の位置ずれに対するモデルの耐性を強化します。
整流線形ユニット層 (ReLU)
モデルに非線形性を与えるために ReLU レイヤーが使用されます。 前のレイヤーの出力は、このレイヤーによってアクティブ化されます。
完全に接続されたレイヤー
全結合層はアイテムを分類し、出力層で一意の ID を割り当てます。これが完全結合層です。
CNN はフィードフォワード ネットワークです
データは入力から出力へ一方向にしか流れません。 それらのアーキテクチャは、基本的な細胞と洗練された細胞の交互の層で構成されている脳の視覚野に触発されています。
CNN のトレーニング方法
猫を識別する方法をコンピューターに教えようとしているとします。
「ここに猫がいます」と言いながら、たくさんの猫の画像を表示します。 猫の画像を十分に見た後、コンピューターはとがった耳やひげなどの特徴を認識し始めます。
CNN の操作方法は非常に似ています。 コンピューター上に数枚の写真が表示され、それぞれの写真に写っている物の名前が表示されます。
ただし、CNN は画像を領域などの小さな断片に分割します。 また、画像全体を単に表示するのではなく、それらの領域の特徴を識別することを学習します。
そのため、CNN の初期レイヤーは、エッジやコーナーなどの基本的な特徴のみを検出する場合があります。 次に、次のレイヤーがその上に構築され、フォームやテクスチャなどのより詳細な機能が認識されます。
コンピューターがより多くの画像を表示するにつれて、レイヤーはこれらの品質を調整し、磨き続けます。 それは、訓練された対象が何であれ、それが猫であろうと、顔であろうと、その他のものであろうと、識別できるようになるまで続きます。
強力なディープ ラーニング ツール: CNN が画像認識をどのように変えたか
CNN は、画像内のパターンを識別して理解することで、画像認識を変革しました。 CNN は高い精度で結果を提供するため、画像の分類、検索、および検出アプリケーションにとって最も効率的なアーキテクチャです。
それらはしばしば優れた結果をもたらします。 また、実際のアプリケーションでは、写真内のオブジェクトを正確に特定して識別します。
画像の任意の部分でパターンを見つける
パターンが写真のどこに現れても、CNN はそれを認識するように設計されています。 画像内の任意の場所から視覚的特徴を自動的に抽出できます。
これは、「空間不変性」として知られる能力のおかげで可能です。 プロセスを簡素化することで、CNN は人間の特徴抽出を必要とせずに写真から直接学習できます。
処理速度の向上とメモリ使用量の削減
CNN は、従来のプロセスよりも高速かつ効率的に画像を処理します。 これは、画像の処理に必要なパラメーターの数を減らすプーリング層の結果です。
このようにして、メモリ使用量と処理コストを削減します。 多くの分野で CNN が使用されています。 顔認識、ビデオの分類、および画像分析。 彼らは慣れている 銀河を分類する.
実際の例
Googleフォト 現実世界での CNN の使用法の XNUMX つで、画像内の人や物を識別するために CNN を使用します。 さらに、 Azure & Amazon CNN を使用してオブジェクトにタグを付けて識別する画像認識 API を提供します。
画像認識タスクを含む、データセットを使用してニューラル ネットワークをトレーニングするためのオンライン インターフェイスは、ディープ ラーニング プラットフォームによって提供されます。 NVIDIA 数字.
これらのアプリケーションは、小規模な商用ユース ケースから写真の整理まで、さまざまなタスクに CNN をどのように使用できるかを示しています。 他にもたくさんの例が考えられます。
畳み込みニューラル ネットワークはどのように進化しますか?
ヘルスケアは、CNN が大きな影響力を持つことが期待される魅力的な業界です。 たとえば、X 線や MRI スキャンなどの医療画像の評価に使用できます。 それらは、臨床医が病気をより迅速かつ正確に診断するのに役立ちます。
自動運転車は、CNN を物体識別に利用できるもう XNUMX つの興味深いアプリケーションです。 これにより、車両が周囲をどれだけ理解し、反応するかを向上させることができます。
モバイル CNN を含め、より迅速で効果的な CNN 構造の作成に関心を持つ人も増えています。 スマートフォンやウェアラブルなどの低電力ガジェットでの使用が期待されています。
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