Czy zastanawiałeś się kiedyś, skąd autonomiczny samochód wie, kiedy zatrzymać się na czerwonym świetle, albo jak telefon może zidentyfikować Twoją twarz?
W tym miejscu pojawia się konwolucyjna sieć neuronowa lub w skrócie CNN.
CNN można porównać do ludzkiego mózgu, który potrafi analizować obrazy, aby określić, co się w nich dzieje. Sieci te mogą nawet wykrywać rzeczy, które ludzie by przeoczyli!
W tym poście przyjrzymy się CNN w głęboka nauka kontekst. Zobaczmy, co może nam zaoferować ten ekscytujący obszar!
Co to jest uczenie głębokie?
Głębokie uczenie się jest swego rodzaju sztuczna inteligencja. Pozwala komputerom się uczyć.
Głębokie uczenie przetwarza dane przy użyciu skomplikowanych modeli matematycznych. Dzięki temu komputer może wykrywać wzorce i kategoryzować dane.
Po przeszkoleniu z wieloma przykładami potrafi też podejmować decyzje.
Dlaczego jesteśmy zainteresowani CNN w głębokim uczeniu się?
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są ważnym elementem głębokiego uczenia.
Pozwalają komputerom rozumieć obrazy i inne dane wizualne. Możemy wyszkolić komputery w wykrywaniu wzorców i identyfikowaniu obiektów na podstawie tego, co „widzą”, wykorzystując CNN w głębokim uczeniu się.
Sieci CNN działają jak oczy głębokiego uczenia, pomagając komputerom w zrozumieniu środowiska!
Inspiracja z architektury mózgu
CNN czerpią inspirację ze sposobu, w jaki mózg interpretuje informacje. Sztuczne neurony lub węzły w CNN przyjmują dane wejściowe, przetwarzają je i dostarczają wynik jako wynik, tak jak robią to neurony mózgowe w całym ciele.
Warstwa wejściowa
Warstwa wejściowa standardu sieci neuronowe otrzymuje dane wejściowe w postaci tablic, takich jak piksele obrazu. W sieciach CNN obraz jest dostarczany jako dane wejściowe do warstwy wejściowej.
Ukryte warstwy
Istnieje kilka ukrytych warstw w CNN, które wykorzystują matematykę do wydobywania cech z obrazu. Istnieje kilka rodzajów warstw, w tym całkowicie połączone, rektyfikowane jednostki liniowe, pule i warstwy splotu.
Warstwa splotu
Pierwszą warstwą służącą do wyodrębniania cech z obrazu wejściowego jest warstwa splotu. Obraz wejściowy poddawany jest filtrowaniu, a wynikiem jest mapa cech, która podkreśla kluczowe elementy obrazu.
Łączenie później
Warstwa puli służy do zmniejszania rozmiaru mapy obiektów. Wzmacnia odporność modelu na zmianę położenia obrazu wejściowego.
Rektyfikowana warstwa jednostek liniowych (ReLU)
Warstwa ReLU jest wykorzystywana do nadania modelowi nieliniowości. Wyjście poprzedniej warstwy jest aktywowane przez tę warstwę.
W pełni połączona warstwa
Warstwa w pełni połączona kategoryzuje element i przypisuje mu unikalny identyfikator w warstwie wyjściowej jest warstwą w pełni połączoną.
CNN to sieci Feedforward
Dane przepływają od wejść do wyjść tylko w jeden sposób. Ich architektura jest inspirowana korą wzrokową mózgu, która składa się z naprzemiennych warstw komórek podstawowych i zaawansowanych.
Jak szkoli się CNN?
Wyobraź sobie, że próbujesz nauczyć komputer rozpoznawania kota.
Wyświetlasz mu wiele obrazów kotów, mówiąc: „Oto kot”. Po obejrzeniu wystarczającej liczby zdjęć kotów komputer zaczyna rozpoznawać takie cechy, jak spiczaste uszy i wąsy.
Sposób działania CNN jest dość podobny. Na komputerze wyświetlanych jest kilka fotografii, a na każdym z nich podane są nazwy rzeczy.
Jednak CNN dzieli obrazy na mniejsze części, takie jak regiony. I uczy się identyfikować cechy charakterystyczne w tych regionach, a nie tylko oglądać obrazy jako całość.
Tak więc początkowa warstwa CNN może wykrywać tylko podstawowe cechy, takie jak krawędzie lub rogi. Następnie następna warstwa opiera się na tym, aby rozpoznać bardziej szczegółowe funkcje, takie jak formy lub tekstury.
Warstwy dostosowują i doskonalą te cechy, gdy komputer wyświetla więcej obrazów. Trwa to, dopóki nie stanie się bardzo biegły w identyfikowaniu tego, na czym został wyszkolony, czy to koty, twarze, czy cokolwiek innego.
Potężne narzędzie do głębokiego uczenia się: jak CNN zmieniły rozpoznawanie obrazu
Identyfikując i nadając sens wzorcom w obrazach, CNN zmieniły sposób rozpoznawania obrazów. Ponieważ zapewniają one wyniki o wysokim stopniu dokładności, sieci CNN są najbardziej wydajną architekturą aplikacji do klasyfikacji, wyszukiwania i wykrywania obrazów.
Często dają doskonałe rezultaty. Precyzyjnie wskazują i identyfikują obiekty na zdjęciach w rzeczywistych zastosowaniach.
Znajdowanie wzorów w dowolnej części obrazu
Bez względu na to, gdzie wzór pojawia się na obrazie, CNN są zaprojektowane tak, aby go rozpoznawać. Mogą automatycznie wydobywać cechy wizualne z dowolnego miejsca na obrazie.
Jest to możliwe dzięki ich zdolności znanej jako „niezmienność przestrzenna”. Upraszczając ten proces, CNN mogą uczyć się bezpośrednio na podstawie zdjęć, bez potrzeby wyodrębniania cech ludzkich.
Większa szybkość przetwarzania i mniejsze zużycie pamięci
CNN przetwarzają obrazy szybciej i wydajniej niż tradycyjne procesy. Wynika to z łączenia warstw, które zmniejszają liczbę parametrów wymaganych do przetworzenia obrazu.
W ten sposób obniżają zużycie pamięci i koszty przetwarzania. Wiele obszarów korzysta z CNN, takich jak; rozpoznawanie twarzy, kategoryzacja wideo i analiza obrazu. Są nawet do tego przyzwyczajeni klasyfikuj galaktyki.
Przykłady z życia
Zdjęcia Google to jedno z zastosowań CNN w prawdziwym świecie, które wykorzystuje je do identyfikowania osób i przedmiotów na zdjęciach. Ponadto, Lazur i Amazonka dostarczają interfejsy API rozpoznawania obrazów, które oznaczają i identyfikują obiekty za pomocą sieci CNN.
Platforma głębokiego uczenia zapewnia interfejs online do uczenia sieci neuronowych przy użyciu zestawów danych, w tym zadań związanych z rozpoznawaniem obrazów Cyfry NVIDIA.
Te aplikacje pokazują, jak CNN mogą być wykorzystywane do różnych zadań, od zastosowań komercyjnych na małą skalę po organizowanie własnych zdjęć. Można pomyśleć o wielu innych przykładach.
Jak będą ewoluować konwolucyjne sieci neuronowe?
Opieka zdrowotna to fascynująca branża, w której oczekuje się, że CNN będą miały znaczący wpływ. Na przykład można ich użyć do oceny zdjęć medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie i skany MRI. Mogą pomóc klinicystom w szybszym i dokładniejszym diagnozowaniu chorób.
Kolejną interesującą aplikacją, w której CNN mogą być wykorzystywane do identyfikacji obiektów, są samochody autonomiczne. Może poprawić to, jak dobrze pojazdy rozumieją otoczenie i reagują na nie.
Coraz więcej osób jest również zainteresowanych tworzeniem szybszych i skuteczniejszych struktur CNN, w tym mobilnych CNN. Oczekuje się, że będą używane w gadżetach o niskim poborze mocy, takich jak smartfony i urządzenia do noszenia.
Dodaj komentarz