ചുവന്ന ലൈറ്റിൽ എപ്പോൾ നിർത്തണമെന്ന് സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാറിന് എങ്ങനെ അറിയാമെന്നോ നിങ്ങളുടെ ഫോണിന് നിങ്ങളുടെ മുഖം എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാമെന്നോ നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ചോദ്യം ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
ഇവിടെയാണ് കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ചുരുക്കത്തിൽ സിഎൻഎൻ വരുന്നത്.
ചിത്രങ്ങളിൽ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ചിത്രങ്ങളെ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ് CNN. മനുഷ്യർ അവഗണിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ പോലും ഈ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് കണ്ടെത്താൻ കഴിയും!
ഈ പോസ്റ്റിൽ ഞങ്ങൾ CNN പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സന്ദർഭം. ഈ ആവേശകരമായ പ്രദേശം നമുക്ക് എന്താണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതെന്ന് നോക്കാം!
എന്താണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം?
ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഒരു തരത്തിലാണ് നിർമ്മിത ബുദ്ധി. ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിത മാതൃകകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡീപ് ലേണിംഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിന് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഡാറ്റ തരംതിരിക്കാനും കഴിയും.
ഒട്ടനവധി ഉദാഹരണങ്ങൾ സഹിതം പരിശീലനത്തിന് ശേഷം അതിന് തീരുമാനങ്ങളെടുക്കാനും കഴിയും.
ഡീപ് ലേണിംഗിലെ CNN-കളിൽ ഞങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ളത് എന്തുകൊണ്ട്?
കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്.
അവ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ ചിത്രങ്ങളും മറ്റും മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു വിഷ്വൽ ഡാറ്റ. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ട് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഒബ്ജക്റ്റുകൾ "കാണുന്ന"തിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരിച്ചറിയാനും നമുക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനാകും.
CNN-കൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ കണ്ണുകളായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പരിസ്ഥിതിയെ മനസ്സിലാക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ സഹായിക്കുന്നു!
ബ്രെയിൻ ആർക്കിടെക്ചറിൽ നിന്നുള്ള പ്രചോദനം
മസ്തിഷ്കം വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു എന്നതിൽ നിന്ന് CNN-കൾ അവരുടെ പ്രചോദനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. CNN-കളിൽ കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നോഡുകൾ, ഇൻപുട്ടുകൾ സ്വീകരിക്കുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഫലം ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, മസ്തിഷ്ക ന്യൂറോണുകൾ ശരീരത്തിലുടനീളം ചെയ്യുന്നതുപോലെ.
ഇൻപുട്ട് ലെയർ
ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡിന്റെ ഇൻപുട്ട് ലെയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ചിത്ര പിക്സലുകൾ പോലുള്ള അറേകളുടെ രൂപത്തിൽ ഇൻപുട്ടുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നു. CNN-കളിൽ, ഇൻപുട്ട് ലെയറിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി ഒരു ചിത്രം നൽകുന്നു.
മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ
CNN-കളിൽ നിരവധി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ ഉണ്ട്, അവ ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഗണിതശാസ്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു. പൂർണ്ണമായും ലിങ്ക് ചെയ്തതും ശരിയാക്കപ്പെട്ടതുമായ ലീനിയർ യൂണിറ്റുകൾ, പൂളിംഗ്, കൺവ്യൂഷൻ ലെയറുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി തരം പാളികൾ ഉണ്ട്.
കൺവ്യൂഷൻ ലെയർ
ഒരു ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്ന ആദ്യ പാളി കൺവ്യൂഷൻ ലെയറാണ്. ഇൻപുട്ട് ഇമേജ് ഫിൽട്ടറിംഗിന് വിധേയമാണ്, കൂടാതെ ചിത്രത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫീച്ചർ മാപ്പാണ് ഫലം.
പിന്നീട് പൂളിംഗ്
ഫീച്ചർ മാപ്പിന്റെ വലുപ്പം ചുരുക്കാൻ പൂളിംഗ് ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിന്റെ സ്ഥാനം മാറ്റുന്നതിനുള്ള മോഡലിന്റെ പ്രതിരോധം ഇത് ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു.
റെക്റ്റിഫൈഡ് ലീനിയർ യൂണിറ്റ് ലെയർ (ReLU)
മോഡലിന് രേഖീയത നൽകുന്നതിന് ReLU ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മുമ്പത്തെ ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ഈ ലെയർ സജീവമാക്കുന്നു.
പൂർണ്ണമായും ബന്ധിപ്പിച്ച പാളി
പൂർണ്ണമായും കണക്റ്റുചെയ്ത ലെയർ ഇനത്തെ തരംതിരിക്കുകയും ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറിൽ പൂർണ്ണമായി കണക്റ്റ് ചെയ്ത ലെയറാണ് അതിന് ഒരു അദ്വിതീയ ഐഡി നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
CNN-കൾ ഫീഡ്ഫോർഡ് നെറ്റ്വർക്കുകളാണ്
ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് ഔട്ട്പുട്ടുകളിലേക്ക് ഒരു വിധത്തിൽ മാത്രമേ ഡാറ്റ ഒഴുകുകയുള്ളൂ. അവയുടെ വാസ്തുവിദ്യ തലച്ചോറിന്റെ വിഷ്വൽ കോർട്ടക്സിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടതാണ്, ഇത് അടിസ്ഥാനപരവും സങ്കീർണ്ണവുമായ കോശങ്ങളുടെ ഒന്നിടവിട്ട പാളികൾ കൊണ്ട് നിർമ്മിച്ചതാണ്.
CNN-കൾ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു?
ഒരു പൂച്ചയെ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങൾ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പഠിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയാണെന്ന് കരുതുക.
"ഇതാ ഒരു പൂച്ച" എന്ന് പറയുമ്പോൾ നിങ്ങൾ അതിൽ പൂച്ചകളുടെ നിരവധി ചിത്രങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. പൂച്ചകളുടെ മതിയായ ചിത്രങ്ങൾ കണ്ടതിന് ശേഷം, ചെവികൾ, മീശകൾ തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ തിരിച്ചറിയാൻ തുടങ്ങുന്നു.
CNN പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതി തികച്ചും സമാനമാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറിൽ നിരവധി ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഓരോ ചിത്രത്തിലെയും വസ്തുക്കളുടെ പേരുകൾ നൽകിയിരിക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, സിഎൻഎൻ ചിത്രങ്ങളെ പ്രദേശങ്ങൾ പോലെയുള്ള ചെറിയ കഷണങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ചിത്രങ്ങൾ മൊത്തത്തിൽ കാണുന്നതിനുപകരം ആ പ്രദേശങ്ങളിലെ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് പഠിക്കുന്നു.
അതിനാൽ, CNN-ന്റെ പ്രാരംഭ ലെയർ അരികുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മൂലകൾ പോലുള്ള അടിസ്ഥാന സവിശേഷതകൾ മാത്രമേ കണ്ടെത്തൂ. തുടർന്ന്, ഫോമുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്ചറുകൾ പോലുള്ള കൂടുതൽ വിശദമായ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അടുത്ത ലെയർ നിർമ്മിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ കൂടുതൽ ചിത്രങ്ങൾ കാണുമ്പോൾ ലെയറുകൾ ആ ഗുണങ്ങളെ ക്രമീകരിക്കുകയും മാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പൂച്ചകളോ മുഖങ്ങളോ മറ്റെന്തെങ്കിലുമോ, അത് പരിശീലിപ്പിച്ചതെന്തും തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ അത് വളരെ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നതുവരെ അത് തുടരുന്നു.
ഒരു ശക്തമായ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഉപകരണം: എങ്ങനെ CNN-കൾ ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തി
ചിത്രങ്ങളിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, CNN-കൾ ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തി. ഉയർന്ന അളവിലുള്ള കൃത്യതയോടെ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിനാൽ, ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം, വീണ്ടെടുക്കൽ, കണ്ടെത്തൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ ആർക്കിടെക്ചറാണ് CNN-കൾ.
അവ പലപ്പോഴും മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. കൂടാതെ, അവർ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ ഫോട്ടോകളിലെ ഒബ്ജക്റ്റുകളെ കൃത്യമായി ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ ഏതെങ്കിലും ഭാഗത്ത് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു
ഒരു ചിത്രത്തിൽ ഒരു പാറ്റേൺ എവിടെ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടാലും, അത് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിലാണ് CNN-കൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ഒരു ചിത്രത്തിലെ ഏത് ലൊക്കേഷനിൽ നിന്നും അവർക്ക് ദൃശ്യ സവിശേഷതകൾ സ്വയമേവ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനാകും.
"സ്പേഷ്യൽ ഇൻവേരിയൻസ്" എന്നറിയപ്പെടുന്ന അവരുടെ കഴിവ് കാരണം ഇത് സാധ്യമാണ്. പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കുന്നതിലൂടെ, മനുഷ്യ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷന്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ CNN-കൾക്ക് ഫോട്ടോകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിക്കാനാകും.
കൂടുതൽ പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗതയും കുറഞ്ഞ മെമ്മറിയും ഉപയോഗിക്കുന്നു
പരമ്പരാഗത പ്രക്രിയകളേക്കാൾ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും CNN-കൾ ചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു ചിത്രം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്ന പൂളിംഗ് ലെയറുകളുടെ ഫലമാണിത്.
ഈ രീതിയിൽ, അവർ മെമ്മറി ഉപയോഗവും പ്രോസസ്സിംഗ് ചെലവും കുറയ്ക്കുന്നു. പല മേഖലകളും CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്; മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, വീഡിയോ വർഗ്ഗീകരണം, ചിത്ര വിശകലനം. അവർ പോലും ശീലിച്ചു ഗാലക്സികളെ തരംതിരിക്കുക.
യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉദാഹരണങ്ങൾ
Google ചിത്രങ്ങൾ ചിത്രങ്ങളിലെ ആളുകളെയും വസ്തുക്കളെയും തിരിച്ചറിയാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ CNN-കളുടെ ഒരു ഉപയോഗമാണ്. മാത്രമല്ല, അസൂർ ഒപ്പം ആമസോൺ CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒബ്ജക്റ്റുകളെ ടാഗ് ചെയ്യുകയും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്ന ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ API-കൾ നൽകുക.
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഓൺലൈൻ ഇന്റർഫേസ്, ചിത്രം തിരിച്ചറിയൽ ജോലികൾ ഉൾപ്പെടെ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന പ്ലാറ്റ്ഫോം നൽകുന്നു എൻവിഡിയ അക്കങ്ങൾ.
ചെറിയ തോതിലുള്ള വാണിജ്യ ഉപയോഗ കേസുകൾ മുതൽ ഒരാളുടെ ഫോട്ടോകൾ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നത് വരെയുള്ള വിവിധ ജോലികൾക്കായി CNN-കൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കാണിക്കുന്നു. ഇനിയും ഒരുപാട് ഉദാഹരണങ്ങൾ ആലോചിക്കാവുന്നതാണ്.
കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ വികസിക്കും?
CNN-കൾ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഒരു കൗതുകകരമായ വ്യവസായമാണ് ഹെൽത്ത്കെയർ. ഉദാഹരണത്തിന്, എക്സ്-റേ, എംആർഐ സ്കാനുകൾ തുടങ്ങിയ മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ വിലയിരുത്താൻ അവ ഉപയോഗിക്കാം. അസുഖങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും രോഗനിർണ്ണയത്തിൽ ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയും.
ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷനായി CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാവുന്ന മറ്റൊരു രസകരമായ ആപ്ലിക്കേഷനാണ് സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ. വാഹനങ്ങൾ അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകളെ എത്ര നന്നായി മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഇത് മെച്ചപ്പെടുത്തും.
മൊബൈൽ CNN-കൾ ഉൾപ്പെടെ, വേഗത്തിലുള്ളതും കൂടുതൽ ഫലപ്രദവുമായ CNN ഘടനകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആളുകൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ട്. സ്മാർട്ട്ഫോണുകൾ, ധരിക്കാവുന്നവ പോലുള്ള കുറഞ്ഞ പവർ ഗാഡ്ജെറ്റുകളിൽ അവ ഉപയോഗിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക