Вы когда-нибудь задавались вопросом, как беспилотный автомобиль узнает, когда остановиться на красный свет, или как ваш телефон может распознать ваше лицо?
Вот тут-то и появляется сверточная нейронная сеть или сокращенно CNN.
CNN можно сравнить с человеческим мозгом, который может анализировать изображения, чтобы определить, что в них происходит. Эти сети могут обнаруживать даже то, что люди не заметили бы!
В этом посте мы рассмотрим CNN в глубокое обучение контекст. Давайте посмотрим, что может предложить нам эта захватывающая область!
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение – это своего рода искусственный интеллект. Это позволяет компьютерам учиться.
Глубокое обучение обрабатывает данные с использованием сложных математических моделей. Таким образом, компьютер может обнаруживать закономерности и классифицировать данные.
После обучения на многих примерах он также может принимать решения.
Почему нас интересуют CNN в глубоком обучении?
Сверточные нейронные сети (CNN) являются важным компонентом глубокого обучения.
Они позволяют компьютерам понимать изображения и другие визуальные данные. Мы можем научить компьютеры обнаруживать закономерности и идентифицировать объекты на основе того, что они «видят», используя CNN в глубоком обучении.
CNN действуют как глаза глубокого обучения, помогая компьютерам понимать окружающую среду!
Вдохновение от архитектуры мозга
CNN черпают вдохновение из того, как мозг интерпретирует информацию. Искусственные нейроны или узлы в CNN принимают входные данные, обрабатывают их и выдают результат на выходе точно так же, как это делают нейроны мозга по всему телу.
Входной слой
Входной слой стандарта нейронной сети получает входные данные в виде массивов, таких как пиксели изображения. В CNN изображение подается в качестве входных данных для входного слоя.
Скрытые слои
В CNN есть несколько скрытых слоев, которые используют математику для извлечения функций из изображения. Существует несколько типов слоев, в том числе полностью связанные, выпрямленные линейные единицы, объединяющие слои и слои свертки.
Сверточный слой
Первым слоем для извлечения признаков из входного изображения является слой свертки. Входное изображение подвергается фильтрации, и в результате получается карта признаков, которая выделяет ключевые элементы изображения.
Объединение позже
Слой пула используется для уменьшения размера карты объектов. Он усиливает устойчивость модели к смещению положения входного изображения.
Выпрямленный линейный единичный слой (ReLU)
Слой ReLU используется для придания модели нелинейности. Выход предыдущего слоя активируется этим слоем.
Полностью связанный слой
Полносвязный слой классифицирует элемент и присваивает ему уникальный идентификатор в выходном слое, который является полностью подключенным слоем.
CNN — это сети с прямой связью
Данные передаются от входов к выходам только одним путем. Их архитектура вдохновлена зрительной корой головного мозга, которая состоит из чередующихся слоев основных и сложных клеток.
Как обучаются CNN?
Представьте, что вы пытаетесь научить компьютер идентифицировать кошку.
Вы показываете ему множество изображений кошек, говоря: «Вот кошка». После просмотра достаточного количества изображений кошек компьютер начинает распознавать такие характеристики, как заостренные уши и бакенбарды.
Принцип работы CNN очень похож. На компьютер выводятся несколько фотографий и даются названия вещей на каждой картинке.
Однако CNN делит изображения на более мелкие части, такие как регионы. И он учится определять характеристики в этих областях, а не просто просматривать изображения в целом.
Таким образом, начальный уровень CNN может обнаруживать только основные характеристики, такие как края или углы. Затем следующий слой основывается на этом, чтобы распознавать более подробные функции, такие как формы или текстуры.
Слои продолжают корректировать и оттачивать эти качества по мере того, как компьютер просматривает больше изображений. Это продолжается до тех пор, пока он не станет очень опытным в распознавании того, на чем он обучался, будь то кошки, лица или что-то еще.
Мощный инструмент глубокого обучения: как CNN изменили распознавание изображений
Выявляя и понимая закономерности в изображениях, CNN изменили распознавание изображений. Поскольку они обеспечивают результаты с высокой степенью точности, CNN являются наиболее эффективной архитектурой для приложений классификации, поиска и обнаружения изображений.
Часто они дают отличные результаты. И они точно определяют и идентифицируют объекты на фотографиях в реальных приложениях.
Поиск закономерностей в любой части изображения
Независимо от того, где на изображении появляется шаблон, CNN предназначены для его распознавания. Они могут автоматически извлекать визуальные характеристики из любого места изображения.
Это возможно благодаря их способности, известной как «пространственная инвариантность». Упрощая процесс, CNN могут учиться прямо на фотографиях без необходимости извлечения человеческих признаков.
Больше скорости обработки и меньше используемой памяти
CNN обрабатывают изображения быстрее и эффективнее, чем традиционные процессы. Это результат объединения слоев, которые уменьшают количество параметров, необходимых для обработки изображения.
Таким образом, они снижают использование памяти и затраты на обработку. Многие области используют CNN, например; распознавание лица, категоризация видео и анализ изображений. Они даже привыкли классифицировать галактики.
Примеры из реальной жизни
Google картинки — это одно из применений CNN в реальном мире, которое использует их для идентификации людей и объектов на изображениях. Более того, Лазурный и Amazon предоставлять API-интерфейсы распознавания изображений, которые маркируют и идентифицируют объекты с помощью CNN.
Онлайн-интерфейс для обучения нейронных сетей с использованием наборов данных, включая задачи распознавания изображений, предоставляется платформой глубокого обучения. цифры NVIDIA.
Эти приложения показывают, как CNN можно использовать для различных задач, от небольших коммерческих вариантов использования до организации фотографий. Можно придумать еще множество примеров.
Как будут развиваться сверточные нейронные сети?
Здравоохранение — увлекательная отрасль, в которой ожидается значительное влияние CNN. Например, их можно использовать для оценки медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ. Они могут помочь клиницистам быстрее и точнее диагностировать заболевания.
Беспилотные автомобили — еще одно интересное приложение, в котором CNN можно использовать для идентификации объектов. Это может улучшить, насколько хорошо транспортные средства понимают и реагируют на свое окружение.
Растущее число людей также заинтересовано в создании более быстрых и эффективных структур CNN, включая мобильные CNN. Ожидается, что они будут использоваться на гаджетах с низким энергопотреблением, таких как смартфоны и носимые устройства.
Оставьте комментарий