Te-ai întrebat vreodată cum o mașină cu conducere autonomă știe când să se oprească la un semafor roșu sau cum îți poate identifica fața telefonul?
Aici intervine Rețeaua neuronală convoluțională sau CNN pe scurt.
Un CNN este comparabil cu un creier uman care poate analiza imagini pentru a determina ce se întâmplă în ele. Aceste rețele pot chiar detecta lucruri pe care oamenii le-ar trece cu vederea!
În această postare, vom explora CNN în învățare profundă context. Să vedem ce ne poate oferi această zonă interesantă!
Ce este Deep Learning?
Învățarea profundă este un fel de inteligență artificială. Permite computerelor să învețe.
Învățarea profundă procesează datele folosind modele matematice complicate. Astfel, un computer poate detecta tipare și clasifica datele.
După antrenament cu multe exemple, poate lua și decizii.
De ce ne interesează CNN-urile în Deep Learning?
Rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt o componentă importantă a învățării profunde.
Ele permit computerelor să înțeleagă imagini și altele date vizuale. Putem antrena computerele să detecteze modele și să identifice obiecte pe baza a ceea ce „văd” prin folosirea CNN-urilor în deep learning.
CNN-urile acționează ca niște ochi ai învățării profunde, ajutând computerele să înțeleagă mediul înconjurător!
Inspirație din Arhitectura creierului
CNN-urile se inspiră din modul în care creierul interpretează informațiile. Neuronii artificiali, sau nodurile, în CNN-uri, acceptă intrări, le procesează și oferă rezultatul ca rezultat, exact așa cum fac neuronii creierului în tot corpul.
Strat de intrare
Stratul de intrare al unui standard rețele neuronale primește intrări sub formă de matrice, cum ar fi pixelii de imagine. În CNN-urile, o imagine este furnizată ca intrare în stratul de intrare.
Straturi ascunse
Există mai multe straturi ascunse în CNN-uri, care folosesc matematica pentru a extrage caracteristici din imagine. Există mai multe tipuri de straturi, inclusiv unități liniare complet legate, rectificate, pooling și straturi de convoluție.
Stratul de convoluție
Primul strat care extrage caracteristici dintr-o imagine de intrare este stratul de convoluție. Imaginea de intrare este supusă filtrelor, iar rezultatul este o hartă de caracteristici care evidențiază elementele cheie ale imaginii.
Pooling Mai târziu
Stratul de grupare este utilizat pentru a micșora dimensiunea hărții caracteristicilor. Întărește rezistența modelului la schimbarea locației imaginii de intrare.
Strat de unitate liniar rectificat (ReLU)
Stratul ReLU este folosit pentru a da modelului neliniaritate. Ieșirea stratului precedent este activată de acest strat.
Strat complet conectat
Stratul complet conectat clasifică elementul și îi atribuie un ID unic în stratul de ieșire este stratul complet conectat.
CNN-urile sunt rețele Feedforward
Datele curg doar de la intrări la ieșiri într-un singur fel. Arhitectura lor este inspirată de cortexul vizual al creierului, care este alcătuit din straturi alternative de celule de bază și sofisticate.
Cum sunt instruiți CNN-urile?
Luați în considerare că încercați să învățați un computer să identifice o pisică.
Îi afișezi multe imagini cu pisici în timp ce spui: „Iată o pisică”. După ce a vizualizat suficiente imagini cu pisici, computerul începe să recunoască caracteristici precum urechile ascuțite și mustățile.
Modul în care funcționează CNN este destul de asemănător. Pe computer sunt afișate mai multe fotografii și sunt date numele lucrurilor din fiecare imagine.
Cu toate acestea, CNN împarte imaginile în bucăți mai mici, cum ar fi regiuni. Și, învață să identifice caracteristicile în acele regiuni, mai degrabă decât să vizualizeze imaginile ca un întreg.
Deci, stratul inițial al CNN poate detecta doar caracteristici de bază, cum ar fi marginile sau colțurile. Apoi, următorul strat se bazează pe acesta pentru a recunoaște caracteristici mai detaliate, cum ar fi forme sau texturi.
Straturile continuă să ajusteze și să perfecționeze aceste calități pe măsură ce computerul vizualizează mai multe imagini. Continuă până când devine foarte priceput la identificarea a ceea ce a fost antrenat, fie că este vorba despre pisici, fețe sau orice altceva.
Un instrument puternic de învățare profundă: Cum au transformat CNN-urile recunoașterea imaginilor
Prin identificarea și înțelegerea modelelor din imagini, CNN-urile au transformat recunoașterea imaginilor. Deoarece oferă rezultate cu un grad ridicat de acuratețe, CNN-urile sunt cea mai eficientă arhitectură pentru aplicațiile de clasificare, recuperare și detectare a imaginilor.
Ele dau adesea rezultate excelente. Și, identifică și identifică cu precizie obiectele din fotografii în aplicațiile din lumea reală.
Găsirea modelelor în orice parte a unei imagini
Indiferent unde apare un model într-o imagine, CNN-urile sunt concepute pentru a-l recunoaște. Ele pot extrage automat caracteristici vizuale din orice locație dintr-o imagine.
Acest lucru este posibil datorită capacității lor cunoscute sub numele de „invarianță spațială”. Prin simplificarea procesului, CNN-urile pot învăța direct din fotografii, fără a fi nevoie de extragerea caracteristicilor umane.
Mai multă viteză de procesare și mai puțină memorie folosită
CNN-urile procesează imaginile mai rapid și mai eficient decât procesele tradiționale. Acesta este rezultatul straturilor de grupare, care scad numărul de parametri necesari procesării unei imagini.
În acest fel, ele reduc utilizarea memoriei și costurile de procesare. Multe zone folosesc CNN-uri, cum ar fi; recunoașterea feței, clasificarea videoclipurilor și analiza imaginilor. Sunt chiar obișnuiți clasifica galaxiile.
Exemple din viața reală
Google Pictures este o utilizare a CNN-urilor în lumea reală care le folosește pentru a identifica oameni și obiecte în imagini. În plus, Azuriu și Amazon furnizați API-uri de recunoaștere a imaginilor care etichetează și identifică obiecte folosind CNN-uri.
O interfață online pentru antrenarea rețelelor neuronale folosind seturi de date, inclusiv sarcini de recunoaștere a imaginilor, este oferită de platforma de învățare profundă Cifre NVIDIA.
Aceste aplicații arată cum pot fi folosite CNN-urile pentru o varietate de sarcini, de la cazuri de utilizare comercială la scară mică până la organizarea fotografiilor cuiva. Se pot gândi la multe alte exemple.
Cum vor evolua rețelele neuronale convoluționale?
Asistența medicală este o industrie fascinantă în care se așteaptă ca CNN-urile să aibă o influență semnificativă. De exemplu, acestea ar putea fi folosite pentru a evalua imagini medicale, cum ar fi raze X și scanări RMN. Ele pot ajuta clinicienii în diagnosticarea mai rapidă și mai precisă a bolilor.
Automobilele cu conducere autonomă sunt o altă aplicație interesantă în care CNN-urile pot fi utilizate pentru identificarea obiectelor. Poate îmbunătăți cât de bine vehiculele înțeleg și reacționează la mediul înconjurător.
Un număr tot mai mare de oameni sunt, de asemenea, interesați să creeze structuri CNN care sunt mai rapide și mai eficiente, inclusiv CNN-uri mobile. Se așteaptă ca acestea să fie utilizate pe gadgeturi cu consum redus, cum ar fi smartphone-uri și dispozitive purtabile.
Lasă un comentariu