Pýtali ste sa niekedy, ako samoriadiace auto vie, kedy má zastaviť na červenú alebo ako dokáže váš telefón identifikovať vašu tvár?
Tu prichádza na scénu konvolučná neurónová sieť alebo skrátene CNN.
CNN je porovnateľná s ľudským mozgom, ktorý dokáže analyzovať obrázky, aby zistil, čo sa v nich deje. Tieto siete dokonca dokážu odhaliť veci, ktoré by ľudia prehliadli!
V tomto príspevku preskúmame CNN v hlboké vzdelávanie kontext. Pozrime sa, čo nám táto vzrušujúca oblasť môže ponúknuť!
Čo je hlboké učenie?
Hlboké učenie je druh umelá inteligencia. Umožňuje počítačom učiť sa.
Hlboké učenie spracováva dáta pomocou komplikovaných matematických modelov. Počítač tak môže zistiť vzory a kategorizovať údaje.
Po tréningu na mnohých príkladoch dokáže aj rozhodovať.
Prečo nás zaujímajú CNN v hlbokom učení?
Konvolučné neurónové siete (CNN) sú dôležitou súčasťou hlbokého učenia.
Umožňujú počítačom chápať obrázky a iné vizuálne údaje. Môžeme trénovať počítače, aby zisťovali vzory a identifikovali objekty na základe toho, čo „vidia“, využívaním CNN v hlbokom učení.
CNN fungujú ako oči hlbokého učenia, ktoré pomáhajú počítačom porozumieť prostrediu!
Inšpirácia z Brain's Architecture
CNN sa inšpirujú tým, ako mozog interpretuje informácie. Umelé neuróny alebo uzly v CNN prijímajú vstupy, spracovávajú ich a dodávajú výsledok ako výstup, presne tak, ako to robia mozgové neuróny v celom tele.
Vstupná vrstva
Vstupná vrstva štandardu neurónové sieť prijíma vstupy vo forme polí, ako sú obrazové pixely. V CNN sa obraz dodáva ako vstup do vstupnej vrstvy.
Skryté vrstvy
V CNN je niekoľko skrytých vrstiev, ktoré využívajú matematiku na extrahovanie prvkov z obrázka. Existuje niekoľko druhov vrstiev, vrátane úplne prepojených, usmernených lineárnych jednotiek, združovania a konvolučných vrstiev.
Konvolučná vrstva
Prvou vrstvou na extrahovanie prvkov zo vstupného obrázku je konvolučná vrstva. Vstupný obrázok je podrobený filtrovaniu a výsledkom je mapa prvkov, ktorá zvýrazňuje kľúčové prvky obrázka.
Združovanie neskôr
Združovacia vrstva sa používa na zmenšenie veľkosti mapy prvkov. Posilňuje odolnosť modelu voči posunu umiestnenia vstupného obrazu.
Vrstva rektifikovaných lineárnych jednotiek (ReLU)
Vrstva ReLU sa používa na poskytnutie nelinearity modelu. Výstup predchádzajúcej vrstvy je aktivovaný touto vrstvou.
Plne prepojená vrstva
Plne pripojená vrstva kategorizuje položku a priraďuje jej jedinečné ID vo výstupnej vrstve je úplne pripojená vrstva.
CNN sú siete Feedforward Networks
Dáta prúdia zo vstupov na výstupy iba jedným spôsobom. Ich architektúra je inšpirovaná zrakovou kôrou mozgu, ktorá je tvorená striedajúcimi sa vrstvami základných a sofistikovaných buniek.
Ako sa CNN školia?
Zvážte, že sa snažíte naučiť počítač identifikovať mačku.
Zobrazujete mu veľa obrázkov mačiek a hovoríte: "Tu je mačka." Po zobrazení dostatočného množstva obrázkov mačiek počítač začne rozpoznávať charakteristiky, ako sú špicaté uši a fúzy.
Spôsob fungovania CNN je dosť podobný. V počítači sa zobrazí niekoľko fotografií a na každom obrázku sú uvedené názvy vecí.
CNN však obrázky rozdeľuje na menšie časti, ako sú regióny. A naučí sa identifikovať charakteristiky v týchto regiónoch, a nie len prezerať obrázky ako celok.
Počiatočná vrstva CNN teda môže detekovať iba základné charakteristiky, ako sú hrany alebo rohy. Potom na tom stavia ďalšia vrstva, aby rozpoznala podrobnejšie funkcie, ako sú formy alebo textúry.
Vrstvy neustále upravujú a zdokonaľujú tieto kvality, keď počítač zobrazuje viac obrázkov. Pokračuje, kým sa nestane veľmi zdatným v identifikácii čohokoľvek, na čo bol trénovaný, či už sú to mačky, tváre alebo čokoľvek iné.
Výkonný nástroj na hlboké učenie: Ako CNN transformovali rozpoznávanie obrázkov
Identifikáciou a pochopením vzorov v obrázkoch CNN zmenili rozpoznávanie obrázkov. Keďže poskytujú výsledky s vysokým stupňom presnosti, CNN sú najefektívnejšou architektúrou pre aplikácie na klasifikáciu, vyhľadávanie a detekciu obrázkov.
Často prinášajú vynikajúce výsledky. A presne určujú a identifikujú objekty na fotografiách v aplikáciách v reálnom svete.
Hľadanie vzorov v akejkoľvek časti obrazu
Bez ohľadu na to, kde sa vzor objaví na obrázku, CNN sú navrhnuté tak, aby ho rozpoznali. Môžu automaticky extrahovať vizuálne charakteristiky z akéhokoľvek miesta na obrázku.
Je to možné vďaka ich schopnosti známej ako „priestorová invariancia“. Zjednodušením procesu sa CNN môžu učiť priamo z fotografií bez potreby extrakcie ľudských funkcií.
Vyššia rýchlosť spracovania a menšia spotreba pamäte
CNN spracovávajú obrázky rýchlejšie a efektívnejšie ako tradičné procesy. Je to výsledok združovania vrstiev, ktoré znižujú počet parametrov potrebných na spracovanie obrázka.
Týmto spôsobom znižujú spotrebu pamäte a náklady na spracovanie. Mnoho oblastí používa CNN, ako napr. rozpoznávanie tváre, kategorizácia videa a analýza obrázkov. Dokonca sú zvyknutí klasifikovať galaxie.
Príklady zo skutočného života
Obrázky Google je jedno použitie CNN v reálnom svete, ktoré ich využíva na identifikáciu ľudí a predmetov na obrázkoch. navyše Blankyt a Amazonka poskytujú rozhrania API na rozpoznávanie obrázkov, ktoré označujú a identifikujú objekty pomocou CNN.
Platforma hlbokého učenia poskytuje online rozhranie na trénovanie neurónových sietí pomocou množín údajov vrátane úloh rozpoznávania obrázkov Číslice NVIDIA.
Tieto aplikácie ukazujú, ako môžu byť CNN použité na rôzne úlohy, od malých komerčných prípadov až po organizovanie fotografií. Príkladov sa dá vymyslieť ešte veľa.
Ako sa budú vyvíjať konvolučné neurónové siete?
Zdravotníctvo je fascinujúce odvetvie, kde sa očakáva, že CNN budú mať významný vplyv. Napríklad by sa mohli použiť na vyhodnotenie lekárskych snímok, ako sú röntgenové lúče a skeny MRI. Môžu pomôcť lekárom rýchlejšie a presnejšie diagnostikovať choroby.
Samoriadené automobily sú ďalšou zaujímavou aplikáciou, kde sa CNN dajú využiť na identifikáciu objektov. Môže zlepšiť, ako dobre vozidlá rozumejú svojmu okoliu a reagujú naň.
Rastúci počet ľudí sa tiež zaujíma o vytváranie štruktúr CNN, ktoré sú rýchlejšie a efektívnejšie, vrátane mobilných CNN. Očakáva sa, že sa budú používať na zariadeniach s nízkou spotrebou energie, ako sú smartfóny a nositeľné zariadenia.
Nechaj odpoveď