के तपाईंले कहिल्यै सोध्नु भएको छ कि सेल्फ ड्राइभिङ कारलाई रातो बत्तीमा कहिले रोकिने भनेर कसरी थाहा हुन्छ वा तपाईंको फोनले तपाईंको अनुहार कसरी चिन्न सक्छ?
यहाँ छ जहाँ कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क वा सीएनएन छोटकरीमा आउँछ।
CNN मानव मस्तिष्कसँग तुलना गर्न सकिन्छ जसले छविहरूको विश्लेषण गर्न सक्छ कि तिनीहरूमा के भइरहेको छ। यी नेटवर्कहरूले मानिसहरूले बेवास्ता गर्ने चीजहरू पनि पत्ता लगाउन सक्छन्!
यस पोष्टमा, हामी CNN मा अन्वेषण गर्नेछौं गहिरो शिक्षा सन्दर्भ। यो रोमाञ्चक क्षेत्रले हामीलाई के प्रस्ताव गर्न सक्छ हेरौं!
डीप लर्निङ भनेको के हो?
गहिरो शिक्षा एक प्रकारको हो कृत्रिम बुद्धि। यसले कम्प्युटर सिक्न सक्षम बनाउँछ।
जटिल गणितीय मोडेलहरू प्रयोग गरेर गहिरो शिक्षा प्रक्रिया डाटा। त्यसोभए, कम्प्युटरले ढाँचाहरू पत्ता लगाउन र डेटा वर्गीकृत गर्न सक्छ।
धेरै उदाहरणहरूको साथ प्रशिक्षण पछि, यसले निर्णय पनि गर्न सक्छ।
हामी किन गहिरो शिक्षामा CNN मा रुचि राख्छौं?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) गहिरो शिक्षाको एक महत्त्वपूर्ण भाग हो।
तिनीहरूले कम्प्युटरहरूलाई चित्रहरू र अन्य बुझ्न अनुमति दिन्छ दृश्य डाटा। हामीले कम्प्यूटरहरूलाई ढाँचाहरू पत्ता लगाउन र तिनीहरूले "हेर्नु" को आधारमा वस्तुहरू पहिचान गर्न तालिम दिन सक्छौं सीएनएनहरू गहिरो शिक्षामा प्रयोग गरेर।
CNN ले गहिरो सिकाइको आँखाको रूपमा काम गर्छ, कम्प्युटरहरूलाई वातावरण बुझ्न मद्दत गर्छ!
मस्तिष्कको वास्तुकलाबाट प्रेरणा
CNN ले दिमागले जानकारीको व्याख्या कसरी गर्छ भन्ने कुराबाट प्रेरणा लिन्छ। CNN मा कृत्रिम न्यूरोन्स, वा नोडहरू, इनपुटहरू स्वीकार गर्छन्, तिनीहरूलाई प्रशोधन गर्छन्, र आउटपुटको रूपमा नतिजा डेलिभर गर्छन्, जसरी मस्तिष्क न्यूरोन्सले शरीरभर गर्छ।
इनपुट तह
मानकको इनपुट तह तंत्रिका सञ्जाल चित्र पिक्सेल जस्ता arrays को रूपमा इनपुटहरू प्राप्त गर्दछ। CNN मा, एउटा तस्विर इनपुट तहमा इनपुटको रूपमा आपूर्ति गरिन्छ।
लुकेका तहहरू
CNN मा धेरै लुकेका तहहरू छन्, जसले चित्रबाट सुविधाहरू निकाल्न गणित प्रयोग गर्दछ। त्यहाँ धेरै प्रकारका तहहरू छन्, जसमा पूर्ण रूपमा लिङ्क गरिएको, सुधारिएको रैखिक एकाइहरू, पूलिङ, र कन्भोलुसन तहहरू समावेश छन्।
कन्भोलुसन लेयर
इनपुट तस्विरबाट विशेषताहरू निकाल्नको लागि पहिलो तह कन्भोलुसन तह हो। इनपुट छवि फिल्टरिङको अधीनमा छ, र परिणाम छविको मुख्य तत्वहरूलाई हाइलाइट गर्ने सुविधा नक्सा हो।
पछि पूलिङ
सुविधा नक्साको आकार घटाउनको लागि पूलिङ तह प्रयोग गरिन्छ। यसले इनपुट चित्रको स्थान परिवर्तन गर्न मोडेलको प्रतिरोधलाई बलियो बनाउँछ।
रेक्टिफाइड रैखिक एकाइ तह (ReLU)
मोडेललाई ननलाइनरिटी दिन ReLU लेयर प्रयोग गरिन्छ। अघिल्लो तहको आउटपुट यस तहद्वारा सक्रिय हुन्छ।
पूर्ण रूपमा जडान गरिएको तह
पूर्ण रूपमा जडान गरिएको तहले वस्तुलाई वर्गीकरण गर्दछ र यसलाई आउटपुट तहमा एक अद्वितीय ID प्रदान गर्दछ जुन पूर्ण रूपमा जडान गरिएको तह हो।
CNNs Feedforward नेटवर्कहरू हुन्
डेटा इनपुटबाट आउटपुटमा एक तरिकामा मात्र प्रवाह हुन्छ। तिनीहरूको वास्तुकला मस्तिष्कको भिजुअल कोर्टेक्सबाट प्रेरित छ, जुन आधारभूत र परिष्कृत कक्षहरूको वैकल्पिक तहहरूबाट बनेको छ।
CNN लाई कसरी तालिम दिइन्छ?
विचार गर्नुहोस् कि तपाइँ बिरालो पहिचान गर्न कम्प्युटर सिकाउने प्रयास गर्दै हुनुहुन्छ।
तपाईंले "यहाँ एउटा बिरालो छ" भनी बिरालाहरूको धेरै छविहरू देखाउनुहुन्छ। बिरालाहरूको पर्याप्त तस्बिरहरू हेरेपछि, कम्प्युटरले पोइन्ट कान र व्हिस्कर्स जस्ता विशेषताहरू पहिचान गर्न थाल्छ।
CNN को काम गर्ने तरिका एकदम समान छ। कम्प्यूटरमा धेरै फोटोहरू प्रदर्शित हुन्छन्, र प्रत्येक चित्रमा चीजहरूको नाम दिइएको छ।
यद्यपि, CNN ले तस्बिरहरूलाई साना टुक्राहरूमा विभाजन गर्दछ, जस्तै क्षेत्रहरू। र, यसले सम्पूर्ण तस्बिरहरू हेर्नुको सट्टा ती क्षेत्रहरूमा विशेषताहरू पहिचान गर्न सिक्छ।
त्यसैले, CNN को प्रारम्भिक तहले किनारा वा कुनाहरू जस्ता आधारभूत विशेषताहरू मात्र पत्ता लगाउन सक्छ। त्यसपछि, अर्को तहले फारम वा बनावट जस्ता थप विस्तृत सुविधाहरू पहिचान गर्न त्यसमा निर्माण गर्दछ।
तहहरूले ती गुणहरूलाई समायोजन र सम्मान गरिरहन्छ किनकि कम्प्युटरले थप छविहरू हेर्छ। यो बिरालो होस्, अनुहार होस् वा अरू कुनै कुरा होस् भनेर प्रशिक्षित भएको कुरा पहिचान गर्नमा धेरै कुशल नभएसम्म यो जारी रहन्छ।
एक शक्तिशाली गहिरो शिक्षा उपकरण: कसरी CNNs छवि पहिचान रूपान्तरण
छविहरूमा ढाँचाहरूको पहिचान र अर्थ बनाएर, CNNs ले छवि पहिचानलाई परिवर्तन गरेको छ। तिनीहरूले उच्च स्तरको शुद्धताका साथ परिणामहरू प्रदान गर्ने हुनाले, CNN हरू छवि वर्गीकरण, पुन: प्राप्ति, र पत्ता लगाउने अनुप्रयोगहरूको लागि सबैभन्दा प्रभावकारी वास्तुकला हुन्।
तिनीहरूले प्राय: उत्कृष्ट नतिजाहरू दिन्छन्। र, तिनीहरूले वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूमा तस्बिरहरूमा वस्तुहरू ठ्याक्कै चिन्छन् र पहिचान गर्छन्।
चित्रको कुनै पनि भागमा ढाँचाहरू खोज्दै
चित्रमा जहाँ ढाँचा देखा परे पनि, CNNs यसलाई पहिचान गर्न डिजाइन गरिएको हो। तिनीहरू स्वचालित रूपमा चित्रमा कुनै पनि स्थानबाट दृश्य विशेषताहरू निकाल्न सक्छन्।
यो सम्भव भएको हो तिनीहरूको क्षमतालाई "स्थानिक इन्भेरियन्स" भनिन्छ। प्रक्रियालाई सरल बनाएर, सीएनएनहरूले मानव सुविधाहरूको निकासीको आवश्यकता बिना फोटोहरूबाट सीधा सिक्न सक्छन्।
अधिक प्रशोधन गति र कम मेमोरी प्रयोग गरियो
CNN ले परम्परागत प्रक्रियाहरू भन्दा छिटो र अधिक कुशलतापूर्वक चित्रहरू प्रशोधन गर्दछ। यो तस्विर प्रशोधन गर्न आवश्यक प्यारामिटरहरूको संख्या कम गर्ने पूलिङ तहहरूको परिणाम हो।
यस तरिकाले, तिनीहरूले मेमोरी प्रयोग र प्रशोधन लागत कम गर्छन्। धेरै क्षेत्रहरूले CNN प्रयोग गर्छन्, जस्तै; अनुहार मान्यता, भिडियो वर्गीकरण, र तस्वीर विश्लेषण। उनीहरु बानी परेका पनि छन् आकाशगंगा वर्गीकरण गर्नुहोस्.
वास्तविक जीवन उदाहरणहरू
गुगल चित्रहरु वास्तविक संसारमा CNNs को एक प्रयोग हो जसले तिनीहरूलाई चित्रहरूमा मानिसहरू र वस्तुहरू पहिचान गर्न प्रयोग गर्दछ। यसबाहेक, ट्याबनेतृत्व र अमेजन CNNs प्रयोग गरेर वस्तुहरू ट्याग र पहिचान गर्ने छवि पहिचान API प्रदान गर्नुहोस्।
तस्विर पहिचान कार्यहरू सहित डाटासेटहरू प्रयोग गरेर तंत्रिका सञ्जालहरूलाई प्रशिक्षण दिनको लागि अनलाइन इन्टरफेस, गहिरो शिक्षा प्लेटफर्मद्वारा प्रदान गरिएको छ। NVIDIA अंकहरू.
यी एप्लिकेसनहरूले कसरी सीएनएनहरू विभिन्न कार्यहरूका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ, साना-सानो व्यापारिक प्रयोगका केसहरूदेखि कसैको तस्बिरहरू व्यवस्थित गर्ने देखाउँछन्। अरू धेरै उदाहरणहरू विचार गर्न सकिन्छ।
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू कसरी विकसित हुनेछन्?
हेल्थकेयर एक आकर्षक उद्योग हो जहाँ CNN ले महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्ने अपेक्षा गरिन्छ। उदाहरणका लागि, तिनीहरू एक्स-रे र एमआरआई स्क्यान जस्ता मेडिकल तस्बिरहरूको मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। तिनीहरूले रोगहरू छिटो र सही रूपमा निदान गर्न चिकित्सकहरूलाई मद्दत गर्न सक्छन्।
सेल्फ-ड्राइभिङ अटोमोबाइलहरू अर्को चाखलाग्दो अनुप्रयोग हो जहाँ सीएनएनहरू वस्तु पहिचानका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले सवारी साधनहरूले आफ्नो वरपरको अवस्थालाई कसरी बुझ्छन् र प्रतिक्रिया दिन्छन् भन्ने सुधार गर्न सक्छ।
बढ्दो संख्यामा मानिसहरू पनि मोबाइल CNN लगायत छिटो र प्रभावकारी हुने CNN संरचनाहरू सिर्जना गर्न इच्छुक छन्। तिनीहरू कम पावर ग्याजेटहरू जस्तै स्मार्टफोन र पहिरन योग्यहरूमा प्रयोग हुने अपेक्षा गरिएको छ।
जवाफ छाड्नुस्