မောင်းသူမဲ့ကားက မီးနီမှာ ဘယ်အချိန်မှာ ရပ်ရမယ်ဆိုတာ ဒါမှမဟုတ် သင့်ဖုန်းက သင့်မျက်နှာကို ဘယ်လိုခွဲခြားသိနိုင်မလဲလို့ မေးဖူးပါသလား။
အတိုကောက်အားဖြင့် Convolutional Neural Network သို့မဟုတ် CNN သည် ဝင်လာပါသည်။
CNN သည် ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော လူ့ဦးနှောက်နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့တွင်ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာများကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် လူသားတို့ လျစ်လျူရှုရမည့်အရာများကိုပင် ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။
ဒီ post မှာ CNN မှာ လေ့လာပါမယ်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု စကားစပ်။ ဒီစိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းတဲ့ ဧရိယာက ကျွန်ုပ်တို့ကို ဘာတွေပေးနိုင်မလဲဆိုတာ ကြည့်ရအောင်။
Deep Learning ဆိုတာဘာလဲ။
နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူခြင်းသည် တစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု. ကွန်ပြူတာများကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။
ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာပုံစံများကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု ဒေတာကို လုပ်ဆောင်သည်။ သို့မှသာ ကွန်ပျူတာသည် ပုံစံများကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး အချက်အလက်များကို အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။
ဥပမာများစွာဖြင့် လေ့ကျင့်ပြီးနောက်၊ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် CNN များကိုကျွန်ုပ်တို့ဘာကြောင့်စိတ်ဝင်စားကြသနည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) သည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာများသည် ရုပ်ပုံများနှင့် အခြားအရာများကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ အမြင်အာရုံဒေတာ. ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN များကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင် အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့ "မြင်သောအရာကို အခြေခံ၍ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကွန်ပြူတာများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
CNN များသည် နက်နဲသော သင်ကြားရေးမျက်လုံးများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ကြပြီး ပတ်ဝန်းကျင်ကို နားလည်ရန် ကွန်ပျူတာများကို ကူညီပေးသည်။
Brain's Architecture မှ စေ့ဆော်မှု
CNN များသည် အချက်အလက်များကို ဦးနှောက်က အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုပုံမှ ၎င်းတို့၏ လှုံ့ဆော်မှုကို ရယူကြသည်။ CNN များရှိ အာရုံကြောအတုများ သို့မဟုတ် node များသည် သွင်းအားစုများကို လက်ခံကာ ၎င်းတို့ကို စီမံဆောင်ရွက်ကာ ရလဒ်အဖြစ် ထုတ်ပေးသည့် ဦးနှောက်အာရုံကြောများ ခန္ဓာကိုယ်အနှံ့ လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းအတိုင်း ဖြစ်သည်။
Input Layer
စံတစ်ခု၏ ထည့်သွင်းလွှာ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို ရုပ်ပုံ pixels ကဲ့သို့သော array ပုံစံဖြင့် ထည့်သွင်းမှုများကို လက်ခံရရှိသည် ။ CNN တွင်၊ ပုံတစ်ပုံကို input အလွှာသို့ထည့်သွင်းသည်။
ဝှက်ထားသော အလွှာများ
ရုပ်ပုံမှအင်္ဂါရပ်များကိုထုတ်ယူရန် သင်္ချာကိုအသုံးပြုသည့် CNN များတွင် ဝှက်ထားသောအလွှာများစွာရှိသည်။ လုံးဝချိတ်ဆက်ထားသော၊ ပြုပြင်ထားသော linear ယူနစ်များ၊ ပေါင်းကူးခြင်းနှင့် convolution အလွှာများအပါအဝင် အလွှာများစွာရှိသည်။
Convolution Layer
ထည့်သွင်းပုံမှအင်္ဂါရပ်များကိုထုတ်ယူရန်ပထမအလွှာသည် convolution အလွှာဖြစ်သည်။ ထည့်သွင်းပုံသည် စစ်ထုတ်ခြင်းခံရပြီး ရလဒ်မှာ ရုပ်ပုံ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကို မီးမောင်းထိုးပြသည့် အင်္ဂါရပ်မြေပုံတစ်ခုဖြစ်သည်။
နောက်မှ ပေါင်းမယ်။
အင်္ဂါရပ်မြေပုံ၏ အရွယ်အစားကို ကျဉ်းမြောင်းရန် ပေါင်းကူးအလွှာကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် input ပုံ၏တည်နေရာကိုပြောင်းရန်မော်ဒယ်၏ခုခံအားကိုအားကောင်းစေသည်။
ပြုပြင်ထားသော Linear Unit Layer (ReLU)
မော်ဒယ်ကို မျဉ်းကြောင်းမရှိစေရန်အတွက် ReLU အလွှာကို အသုံးပြုထားသည်။ ရှေ့အလွှာ၏ အထွက်ကို ဤအလွှာက စတင်လုပ်ဆောင်သည်။
အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာ
အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာသည် အရာအား အမျိုးအစားခွဲပေးပြီး အထွက်အလွှာတွင် သီးသန့် ID တစ်ခုသည် လုံးလုံးချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာဖြစ်သည်။
CNN များသည် Feedforward Networks များဖြစ်သည်။
ဒေတာသည် သွင်းအားစုများမှ အထွက်များဆီသို့ တစ်လမ်းတည်းသာ စီးဆင်းသည်။ ၎င်းတို့၏ ဗိသုကာလက်ရာကို အခြေခံနှင့် ခေတ်မီဆန်းပြားသော ဆဲလ်အလွှာများဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ဦးနှောက်၏ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ ကော်တက်စ်မှ မှုတ်သွင်းထားသည်။
CNN တွေကို ဘယ်လို လေ့ကျင့်ထားလဲ။
ကြောင်တစ်ကောင်ကို ခွဲခြားသိနိုင်ဖို့ ကွန်ပျူတာတစ်လုံးကို သင်သင်ပေးဖို့ ကြိုးစားနေတယ်လို့ သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
"ဒီမှာ ကြောင်" ဟု ပြောနေစဉ် ကြောင်ရုပ်ပုံများစွာကို ၎င်းအား သင်ပြသထားသည်။ ကြောင်ရုပ်ပုံများကို လုံလောက်စွာကြည့်ရှုပြီးနောက်၊ ချွန်သောနားရွက်များနှင့် ပါးသိုင်းမွှေးများကဲ့သို့သော လက္ခဏာများကို ကွန်ပျူတာမှ စတင်သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
CNN လည်ပတ်ပုံက အတော်လေး ဆင်တူပါတယ်။ ဓာတ်ပုံအများအပြားကို ကွန်ပျူတာတွင် ပြသထားပြီး ပုံတစ်ပုံချင်းစီရှိ အရာများ၏ အမည်များကို ပေးထားသည်။
သို့သော်လည်း CNN သည် ပုံများကို ဒေသများကဲ့သို့သော အပိုင်းငယ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံများကို တစ်ခုလုံးကိုကြည့်ရုံထက် ထိုဒေသများရှိ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ခွဲခြားသိရှိရန် သင်ယူသည်။
ထို့ကြောင့်၊ CNN ၏ ကနဦးအလွှာသည် အစွန်းများ သို့မဟုတ် ထောင့်များကဲ့သို့ အခြေခံလက္ခဏာများကိုသာ တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ထို့နောက်၊ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အသွင်အပြင်များကဲ့သို့ ပိုမိုအသေးစိတ်သောအင်္ဂါရပ်များကို သိရှိနိုင်ရန် နောက်အလွှာကို တည်ဆောက်သည်။
ကွန်ပြူတာသည် ပုံများကို ပိုမိုကြည့်ရှုနိုင်သောကြောင့် အလွှာများသည် အဆိုပါအရည်အသွေးများကို ဆက်လက်ထိန်းညှိပေးသည်။ ၎င်းသည် ကြောင်များ၊ မျက်နှာများ သို့မဟုတ် အခြားအရာများကို လေ့ကျင့်ထားသည့်အရာများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်အထိ ၎င်းသည် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။
အစွမ်းထက်သော နက်နဲသော သင်ကြားရေးကိရိယာတစ်ခု- CNN များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုကို မည်သို့ပြောင်းလဲခဲ့သည်။
ရုပ်ပုံများတွင် ပုံစံများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ခြင်းဖြင့် CNN များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုကို ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် မြင့်မားသော တိကျမှုအဆင့်ဖြင့် ရလဒ်များကို ပေးစွမ်းသောကြောင့် CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ထောက်လှမ်းခြင်းဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထိရောက်ဆုံး ဗိသုကာလက်ရာများဖြစ်သည်။
သူတို့က မကြာခဏဆိုသလို ရလဒ်ကောင်းတွေ ပေးတယ်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် ဓါတ်ပုံများတွင် အရာဝတ္ထုများကို လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချမှုများတွင် တိကျစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးသည်။
ပုံတစ်ပုံ၏ အစိတ်အပိုင်းတိုင်းတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်း။
ပုံတစ်ပုံတွင် ပုံစံတစ်ခုပေါ်လာသည်ဖြစ်စေ CNN များသည် ၎င်းကိုအသိအမှတ်ပြုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ပုံတစ်ပုံရှိ မည်သည့်နေရာမှ အမြင်အာရုံလက္ခဏာများကို အလိုအလျောက် ထုတ်ယူနိုင်သည်။
"spatial invariance" ဟုခေါ်သော သူတို့၏စွမ်းရည်ကြောင့် ဤသည်မှာ ဖြစ်နိုင်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေခြင်းဖြင့်၊ CNN များသည် လူသားအင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူရန်မလိုအပ်ဘဲ ဓာတ်ပုံများမှ တိုက်ရိုက်သင်ယူနိုင်သည်။
လုပ်ဆောင်ချက်ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး Memory ကိုအသုံးပြုမှုနည်းသည်။
CNN များသည် သမားရိုးကျ လုပ်ငန်းစဉ်များထက် ဓါတ်ပုံများကို ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဤအရာသည် ပုံတစ်ပုံကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက်ကို လျော့နည်းစေသည့် စုပေါင်းအလွှာများ၏ ရလဒ်ဖြစ်သည်။
ဤနည်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုနှင့် လုပ်ဆောင်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးသည်။ နယ်ပယ်အများအပြားတွင်၊ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုဗီဒီယို အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ သူတို့တောင်မှ အသုံးကျတယ်။ ဂလက်ဆီများကို အမျိုးအစားခွဲပါ။.
လက်တွေ့ဘဝဥပမာများ
Google ပုံများ ပုံများတွင် လူများနှင့် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ၎င်းတို့ကို လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် CNNs ၏အသုံးပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုမှတပါး၊ Azure နှင့် အမေဇုံ CNN များကို အသုံးပြု၍ အရာဝတ္ထုများကို တဂ်လုပ်ပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးသည့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြု API များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအပါအဝင် ဒေတာအစုံကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အွန်လိုင်းအင်တာဖေ့စ်ကို နက်နဲသောသင်ယူမှုပလက်ဖောင်းမှ ပံ့ပိုးပေးသည် NVIDIA ဂဏန်းများ.
ဤအပလီကေးရှင်းများသည် လုပ်ငန်းမျိုးစုံအတွက် CNN များကို အသေးစား စီးပွားဖြစ်အသုံးပြုမှုကိစ္စများမှသည် ဓာတ်ပုံများကို စုစည်းခြင်းအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ပြသသည်။ နောက်ထပ် ဥပမာများစွာကို တွေးကြည့်နိုင်ပါသည်။
Convolutional Neural Networks များ မည်သို့ပြောင်းလဲလာမည်နည်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် CNN များ သိသာထင်ရှားသော သြဇာလွှမ်းမိုးမှုရှိရန် မျှော်လင့်ထားသည့် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့ကို X-rays နှင့် MRI စကင်န်များကဲ့သို့ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဓါတ်ပုံများကို အကဲဖြတ်ရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဆေးခန်းများကို ပိုမိုလျင်မြန်တိကျစွာ ရောဂါရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
မောင်းသူမဲ့ မော်တော်ကားများသည် CNN များကို အရာဝတ္ထု ဖော်ထုတ်ခြင်းအတွက် အကျိုးရှိစွာ အသုံးချနိုင်သည့် နောက်ထပ် စိတ်ဝင်စားစရာ အပလီကေးရှင်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ယာဉ်များသည် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို ကောင်းစွာနားလည်ပြီး တုံ့ပြန်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေနိုင်သည်။
မိုဘိုင်း CNN များအပါအဝင် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုထိရောက်သော CNN ဖွဲ့စည်းပုံများကို ဖန်တီးရန်လည်း လူအများအပြားက စိတ်ဝင်စားကြသည်။ စမတ်ဖုန်းများနှင့် ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများကဲ့သို့ ပါဝါနည်းသော ဂက်ဂျက်များပေါ်တွင် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် မျှော်လင့်ထားသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave