Hutt Dir jeemools d'Fro gestallt wéi e selbstfueren Auto weess wéini bei enger rout Luucht stoppen soll oder wéi Ären Telefon Äert Gesiicht identifizéieren kann?
Dëst ass wou de Convolutional Neural Network oder kuerz CNN erakënnt.
E CNN ass vergläichbar mat engem mënschleche Gehir deen Biller analyséiere kann fir ze bestëmmen wat an hinnen geschitt. Dës Netzwierker kënne souguer Saachen entdecken, déi d'Mënsche géifen iwwersinn!
An dësem Post wäerte mir CNN am ze léieren Kontext. Loosst eis kucken wat dëst spannend Gebitt eis bitt!
Wat ass Deep Learning?
Deep Learning ass eng Zort Kënschtlech Intelligenz. Et erlaabt Computeren ze léieren.
Deep Learning veraarbecht Daten mat komplizéierte mathematesch Modeller. Also, e Computer kann Musteren entdecken an Daten kategoriséieren.
No Training mat ville Beispiller kann et och Entscheedungen treffen.
Firwat si mir interesséiert CNNs am Deep Learning?
Convolutional Neural Networks (CNNs) sinn e wichtege Bestanddeel vum Deep Learning.
Si erlaben Computeren Biller an aner ze verstoen visuell Daten. Mir kënnen Computeren trainéieren fir Musteren z'entdecken an Objeten z'identifizéieren op Basis vun deem wat se "gesinn" andeems Dir CNNs am Deep Learning beschäftegt.
CNNs handelen als déif Léieren Aen, hëllefen Computeren d'Ëmwelt ze verstoen!
Inspiratioun vum Brain's Architecture
CNNs huelen hir Inspiratioun aus wéi d'Gehir Informatioun interpretéiert. Kënschtlech Neuronen, oder Wirbelen, an CNNs, akzeptéieren Inputen, veraarbecht se a liwweren d'Resultat als Ausgang, genau sou wéi Gehirneuronen am ganze Kierper maachen.
Input Layer
D'Input Layer vun engem Standard neural Netz kritt Input a Form vun Arrays, wéi Bildpixel. An CNNs gëtt e Bild als Input an d'Inputschicht geliwwert.
Verstoppt Schichten
Et gi verschidde verstoppte Schichten an CNNs, déi Mathematik benotze fir Features aus dem Bild ze extrahieren. Et gi verschidden Aarte vu Schichten, dorënner komplett verlinkt, rectifizéiert linear Eenheeten, Pooling a Konvolutiounsschichten.
Convolution Layer
Déi éischt Schicht fir Features aus engem Inputbild ze extrahieren ass d'Konvolutiounsschicht. D'Inputbild gëtt Filteren ënnerworf, an d'Resultat ass eng Featurekaart déi d'Schlësselelementer vum Bild beliicht.
Pooling Méi spéit
D'Poolingschicht gëtt benotzt fir d'Gréisst vun der Featurekaart ze schrumpfen. Et stäerkt d'Resistenz vum Modell fir d'Location vum Inputbild ze verréckelen.
Rectified Linear Unit Layer (ReLU)
D'ReLU Schicht gëtt benotzt fir de Modell Nonlinearitéit ze ginn. D'Ausgab vun der viregter Schicht gëtt vun dëser Schicht aktivéiert.
Voll verbonne Layer
Déi voll verbonne Layer kategoriséiert den Artikel an gëtt et eng eenzegaarteg ID an der Ausgangsschicht ass déi komplett verbonne Layer.
CNNs sinn Feedforward Netzwierker
Daten fléissen nëmmen vun Inputen op Ausgänge op eng Manéier. Hir Architektur ass inspiréiert vum visuelle Cortex vum Gehir, deen aus ofwiesselnd Schichten vu Basis- a sophistikéierten Zellen besteet.
Wéi CNNs ginn trainéiert?
Bedenkt datt Dir probéiert e Computer ze léieren fir eng Kaz z'identifizéieren.
Dir weist et vill Biller vu Kazen wärend Dir seet: "Hei ass eng Kaz." Nodeems Dir genuch Biller vu Kazen gekuckt huet, fänkt de Computer un Charakteristiken wéi spitzen Oueren a Whiskers ze erkennen.
De Wee wéi CNN funktionnéiert ass zimlech ähnlech. Verschidde Fotoe ginn um Computer ugewisen, an d'Nimm vun de Saachen op all Bild ginn uginn.
Wéi och ëmmer, CNN deelt d'Biller a méi kleng Stécker, wéi Regiounen. An et léiert d'Charakteristiken an deene Regiounen z'identifizéieren anstatt just d'Biller als Ganzt ze gesinn.
Also, den initialen Layer vum CNN kann nëmmen Basischarakteristike wéi Kanten oder Ecker erkennen. Dann baut déi nächst Schicht drop op fir méi detailléiert Features wéi Formen oder Texturen ze erkennen.
D'Schichten halen dës Qualitéiten unzepassen an ze honéieren wéi de Computer méi Biller kuckt. Et geet weider bis et ganz kompetent gëtt fir z'identifizéieren wat och ëmmer op trainéiert gouf, egal ob et Kazen, Gesiichter oder soss eppes ass.
E mächtegt Deep Learning Tool: Wéi CNNs d'Bilderkennung transforméiert hunn
Duerch d'Identifikatioun a Sënn vu Musteren a Biller ze maachen, hunn CNNs d'Bilderkennung transforméiert. Well se Resultater mat engem héije Grad vu Genauegkeet ubidden, sinn CNNs déi effizientst Architektur fir Bildklassifizéierung, Erhuelung an Detektiounsapplikatiounen.
Si bréngen dacks exzellent Resultater. An, si identifizéieren präzis Objekter a Fotoen an real-Welt Uwendungen.
Musteren an all Deel vun engem Bild ze fannen
Egal wou e Muster an engem Bild erschéngt, CNNs sinn entwéckelt fir et ze erkennen. Si kënnen automatesch visuell Charakteristike vun all Plaz an engem Bild extrahéieren.
Dëst ass méiglech dank hirer Fäegkeet bekannt als "raimlech Invarianz." Andeems de Prozess vereinfacht gëtt, kënnen CNNs direkt vu Fotoen léieren ouni de Besoin fir mënschlech Feature Extraktioun.
Méi Veraarbechtungsgeschwindegkeet a manner Memory benotzt
CNNs veraarbecht Biller méi séier a méi effizient wéi traditionell Prozesser. Dëst ass e Resultat vun de Poolschichten, déi d'Zuel vun de Parameteren erofsetzen déi néideg sinn fir e Bild ze veraarbecht.
Op dës Manéier senken se d'Erënnerungsverbrauch an d'Veraarbechtungskäschte. Vill Beräicher benotzen CNNs, wéi; Gesiicht Unerkennung, Videokategoriséierung a Bildanalyse. Si si souguer gewinnt Galaxien klassifizéieren.
Real-Liewen Beispiller
Google Biller ass eng Notzung vun CNNs an der realer Welt déi se beschäftegt fir Leit an Objeten a Biller z'identifizéieren. Ausserdeem, sëlwer an Amazon Bitt Bilderkennungs-APIs déi Objekter mat CNNs markéieren an identifizéieren.
En Online-Interface fir d'Ausbildung vun neurale Netzwierker mat Datesätz, dorënner Bilderkennungsaufgaben, gëtt vun der Deep Learning Plattform geliwwert NVIDIA Zifferen.
Dës Applikatiounen weisen wéi CNNs kënne fir eng Vielfalt vun Aufgaben benotzt ginn, vu klengen kommerziellen Benotzungsfäll bis d'Organisatioun vun enger Foto. Vill méi Beispiller kënne geduecht ginn.
Wéi wäerte konvolutional neural Netzwierker evoluéieren?
Gesondheetsariichtung ass eng faszinéierend Industrie wou CNNs erwaart ginn e wesentlechen Afloss ze hunn. Zum Beispill kënne se benotzt ginn fir medizinesch Biller wéi Röntgen a MRI Scans ze bewäerten. Si kënne Kliniker hëllefen bei méi séier a präzis Diagnostik vu Krankheeten.
Selbstfahrend Autoen sinn eng aner interessant Applikatioun wou CNNs fir Objektidentifikatioun benotzt kënne ginn. Et kann verbesseren wéi gutt d'Gefierer hir Ëmgéigend verstinn a reagéieren.
Eng steigend Zuel vu Leit interesséiert sech och fir CNN Strukturen ze kreéieren déi méi séier a méi effektiv sinn, dorënner mobil CNNs. Si ginn erwaart op Low-Power Gadgeten wéi Smartphones a wearables benotzt ze ginn.
Hannerlooss eng Äntwert