Автоунаа кызыл жарыкка качан токтош керек экенин же телефонуңуз жүзүңүздү кантип аныктай алат деп суроо берип көрдүңүз беле?
Бул жерде Convolutional Neural Network же CNN кыскача иштейт.
CNNди адамдын мээси менен салыштырууга болот, ал сүрөттөрдө эмне болуп жатканын аныктоо үчүн анализ жасай алат. Бул тармактар адамдар байкабай турган нерселерди да аныктай алат!
Бул постто биз CNNди изилдейбиз терең билим алуу контекст. Келгиле, бул кызыктуу аймак бизге эмне сунуш кыла аларын карап көрөлү!
Deep Learning деген эмне?
Терең үйрөнүү бир түрү болуп саналат Жасалма интеллект. Бул компьютерлерди үйрөнүүгө мүмкүнчүлүк берет.
Терең окутуу татаал математикалык моделдердин жардамы менен маалыматтарды иштеп чыгат. Ошентип, компьютер үлгүлөрдү таап, маалыматтарды категорияларга бөлө алат.
Көптөгөн мисалдар менен машыгуудан кийин, ал да чечим кабыл алат.
Эмне үчүн биз CNNге терең үйрөнүүгө кызыгабыз?
Convolutional Neural Networks (CNNs) терең үйрөнүүнүн маанилүү компоненти болуп саналат.
Алар компьютерлерге сүрөттөрдү жана башкаларды түшүнүүгө мүмкүндүк берет визуалдык маалыматтар. Терең үйрөнүүдө CNNди колдонуу менен биз компьютерлерди үлгүлөрдү аныктоого жана объекттерди "көргөнүнө" жараша аныктоого үйрөтө алабыз.
CNN компьютерлерге айлана-чөйрөнү түшүнүүгө жардам берип, терең үйрөнүүчү көз катары иштейт!
Мээнин архитектурасынан илхам
CNNлер мээнин маалыматты кантип чечмелегенинен шыктанышат. CNNдеги жасалма нейрондор же түйүндөр киргизүүлөрдү кабыл алып, аларды иштетип, натыйжаны бүт денедеги мээ нейрондору жасагандай эле чыгарышат.
Киргизүү катмары
Стандарттын киргизүү катмары нейрон тармак сүрөт пикселдери сыяктуу массивдер түрүндө киргизүүлөрдү кабыл алат. CNNде сүрөт киргизүү катмарына киргизүү катары берилет.
Жашыруун катмарлар
CNNде бир нече жашыруун катмарлар бар, алар сүрөттөн өзгөчөлүктөрдү алуу үчүн математиканы колдонушат. Толугу менен байланышкан, түздөлгөн сызыктуу бирдиктер, бириктирүү жана конволюция катмарлары, анын ичинде катмарлардын бир нече түрлөрү бар.
Convolution Layer
Киргизилген сүрөттөн өзгөчөлүктөрдү бөлүп алуу үчүн биринчи катмар конволюциялык катмар болуп саналат. Киргизилген сүрөт чыпкалоодон өтөт жана натыйжада сүрөттүн негизги элементтерин баса белгилеген өзгөчөлүк картасы пайда болот.
Кийинчерээк бассейн
Фонддун катмары өзгөчөлүк картасынын өлчөмүн кичирейтүү үчүн колдонулат. Ал моделдин киргизилген сүрөттүн ордун алмаштырууга каршылыгын күчөтөт.
Түзөтүлгөн сызыктуу бирдик катмары (ReLU)
ReLU катмары моделдин сызыктуу эместигин берүү үчүн колдонулат. Мурунку катмардын чыгышы бул катмар тарабынан иштетилет.
Толугу менен туташтырылган катмар
Толук туташтырылган катмар объектти категорияларга бөлөт жана ага чыгуу катмарында уникалдуу ID дайындайт, бул толугу менен туташкан катмар.
CNNs Feedforward Networks болуп саналат
Берилиштер бир гана жол менен кириштен чыгууга өтөт. Алардын архитектурасы негизги жана татаал клеткалардын алмашып турган катмарларынан турган мээнин көрүү кабыгынан шыктанган.
CNN кантип окутулат?
Сиз мышыкты аныктоо үчүн компьютерди үйрөтүүгө аракет кылып жатканын карап көрөлү.
"Мына мышык" деп ага мышыктардын көптөгөн сүрөттөрүн көрсөтөсүң. Мышыктардын жетиштүү сүрөттөрүн көргөндөн кийин, компьютер учтуу кулактар жана муруттар сыяктуу мүнөздөмөлөрдү тааный баштайт.
CNNдин иштөө ыкмасы абдан окшош. Компьютерде бир нече сүрөттөр көрсөтүлүп, ар бир сүрөттөгү нерселердин аттары берилет.
Бирок, CNN сүрөттөрдү аймактар сыяктуу майда бөлүктөргө бөлөт. Жана, ал сүрөттөрдү бүтүндөй кароонун ордуна, ошол аймактардагы мүнөздөмөлөрдү аныктоону үйрөнөт.
Ошентип, CNNдин баштапкы катмары четтери же бурчтары сыяктуу негизги мүнөздөмөлөрдү гана аныктай алат. Андан кийин, кийинки катмар формалар же текстуралар сыяктуу дагы деталдаштырылган өзгөчөлүктөрдү таануу үчүн түзүлөт.
Компьютер көбүрөөк сүрөттөрдү көргөн сайын катмарлар ошол сапаттарды тууралап, өркүндөтүп турат. Ал эмнеге үйрөтүлгөнүн, мышыктарбы, беттерби же башка нерсеби, аны аныктоодо абдан чебер болгонго чейин уланат.
Күчтүү терең үйрөнүү куралы: CNN сүрөттөрдү таанууну кантип өзгөрттү
Сүрөттөрдөгү үлгүлөрдү аныктоо жана түшүнүү менен CNN сүрөттөрдү таанууну өзгөрттү. Алар жогорку тактык менен жыйынтыктарды бергендиктен, CNN сүрөттөрдү классификациялоо, издөө жана аныктоо колдонмолору үчүн эң эффективдүү архитектура болуп саналат.
Алар көп учурда сонун натыйжаларды берет. Жана алар чыныгы тиркемелерде сүрөттөрдөгү объектилерди так аныктап, аныкташат.
Сүрөттүн каалаган бөлүгүндө үлгүлөрдү табуу
Сүрөттүн кайсы жеринде үлгү көрүнбөсүн, CNN аны таануу үчүн иштелип чыккан. Алар автоматтык түрдө сүрөттүн каалаган жеринен визуалдык мүнөздөмөлөрдү чыгара алышат.
Бул алардын "мейкиндиктин инварианты" деп аталган жөндөмүнүн аркасында мүмкүн. Процессти жөнөкөйлөтүү менен, CNN адамдар адамдын өзгөчөлүгүн бөлүп алуунун кереги жок эле сүрөттөрдөн түз үйрөнө алышат.
Көбүрөөк иштетүү ылдамдыгы жана азыраак эстутум колдонулат
CNN салттуу процесстерге караганда сүрөттөрдү тезирээк жана эффективдүү иштетет. Бул сүрөттү иштетүү үчүн талап кылынган параметрлердин санын азайтуучу катмарларды бириктирүүнүн натыйжасы.
Ошентип, алар эстутумду пайдалануу жана иштетүү чыгымдарын азайтат. Көптөгөн аймактар CNN колдонушат, мисалы; бет таануу, видео категориялары жана сүрөттөрдү талдоо. Алар да көнүп калышкан галактикаларды классификациялоо.
Турмуштан алынган мисалдар
Google сүрөттөрү Сүрөттөрдөгү адамдарды жана объектилерди идентификациялоо үчүн аларды колдоно турган чыныгы дүйнөдө CNN колдонуунун бири. Мындан тышкары, Берилл жана Amazon CNN аркылуу объекттерди тег жана аныктоочу сүрөт таануу API'лерин камсыз кылуу.
Берилиштер топтомун колдонуу менен нейрон тармактарын окутуу үчүн онлайн интерфейси, анын ичинде сүрөттөрдү таануу тапшырмалары терең үйрөнүү платформасы тарабынан камсыздалган. NVIDIA Сандары.
Бул тиркемелер CNN'лерди ар кандай тапшырмалар үчүн кантип колдонсо болорун көрсөтөт, чакан масштабдагы коммерциялык колдонуу учурларынан тартып сүрөттөрдү уюштурууга чейин. Дагы көптөгөн мисалдарды келтирсе болот.
Convolutional нейрон тармактары кантип өнүгөт?
Саламаттыкты сактоо - бул CNN олуттуу таасир эте турган кызыктуу тармак. Мисалы, алар рентген нурлары жана MRI сканерлери сыяктуу медициналык сүрөттөрдү баалоо үчүн колдонулушу мүмкүн. Алар клиникаларга ооруларды тезирээк жана так аныктоого жардам бере алышат.
Өзүн башкарган унаалар дагы бир кызыктуу колдонмо болуп саналат, анда CNN объектилерин идентификациялоо үчүн колдонулушу мүмкүн. Бул унаалардын айлана-чөйрөнү канчалык жакшы түшүнүшүн жана реакциясын жакшыртат.
Көптөгөн адамдардын саны дагы тезирээк жана натыйжалуураак болгон CNN түзүмдөрүн, анын ичинде мобилдик CNN түзүүгө кызыкдар. Алар смартфондор жана тагынуучу жабдыктар сыяктуу аз кубаттуу гаджеттерде колдонулушу күтүлүүдө.
Таштап Жооп