Naha anjeun kantos naroskeun kumaha mobil anu nyetir nyalira terang iraha eureun di lampu beureum atanapi kumaha telepon anjeun tiasa ngidentipikasi wajah anjeun?
Ieu dimana Convolutional Neural Network atanapi CNN kanggo pondokna asup.
CNN tiasa dibandingkeun sareng otak manusa anu tiasa nganalisa gambar pikeun nangtoskeun naon anu lumangsung dina éta. Jaringan ieu malah tiasa ngadeteksi hal-hal anu bakal ditingali ku manusa!
Dina tulisan ieu, urang bakal ngajalajah CNN dina learning jero konteks. Hayu urang tingali naon wewengkon seru ieu bisa nawiskeun urang!
Naon Deep Learning?
Pangajaran jero mangrupikeun jinis kacerdasan buatan. Éta ngamungkinkeun komputer pikeun diajar.
Pangajaran jero ngolah data ngagunakeun modél matematik anu rumit. Janten, komputer tiasa ngadeteksi pola sareng ngagolongkeun data.
Saatos latihan sareng seueur conto, éta ogé tiasa nyandak kaputusan.
Naha Urang Kabetot dina CNN dina Pangajaran Jero?
Convolutional Neural Networks (CNNs) mangrupikeun komponén penting pikeun diajar jero.
Aranjeunna ngidinan komputer ngartos gambar jeung lianna data visual. Urang tiasa ngalatih komputer pikeun ngadeteksi pola sareng ngaidentipikasi objék dumasar kana naon anu aranjeunna "tingali" ku ngagunakeun CNN dina diajar jero.
CNNs meta salaku panon learning urang jero, mantuan komputer dina pamahaman lingkungan!
Inspirasi tina Arsitéktur Brain
CNN nyandak inspirasi tina kumaha otak napsirkeun inpormasi. Neuron jieunan, atawa titik, dina CNNs, narima inputs, ngolah aranjeunna, sarta ngirimkeun hasilna salaku kaluaran, ngan cara neuron otak ngalakukeun sakuliah awak.
Lapisan Input
Lapisan input tina standar jaringan neural narima inputs dina bentuk arrays, kayaning piksel gambar. Dina CNNs, gambar disadiakeun salaku input ka lapisan input.
Lapisan disumputkeun
Aya sababaraha lapisan disumputkeun dina CNNs, nu ngagunakeun matematik pikeun nimba fitur tina gambar. Aya sababaraha jenis lapisan, kaasup lengkep numbu, unit linier rectified, pooling, sarta lapisan convolution.
Lapisan Konvolusi
Lapisan munggaran pikeun nimba fitur tina gambar input nyaéta lapisan konvolusi. Gambar input tunduk kana nyaring, sareng hasilna mangrupikeun peta fitur anu nyorot unsur konci gambar.
Pooling engké
Lapisan pooling dipaké pikeun ngaleutikan ukuran peta fitur. Éta nguatkeun résistansi modél pikeun ngagentos lokasi gambar input.
Lapisan Unit Linier Dilereskeun (ReLU)
Lapisan ReLU dianggo pikeun masihan model nonlinier. Kaluaran lapisan saacanna diaktipkeun ku lapisan ieu.
Lapisan disambungkeun pinuh
Lapisan disambungkeun pinuh categorizes item jeung nangtukeun eta ID unik dina lapisan kaluaran nyaéta lapisan disambungkeun lengkep.
CNN nyaéta Feedforward Networks
Data ngan ukur ngalir tina input ka kaluaran dina hiji cara. Arsitékturna diideuan ku korteks visual otak, anu diwangun ku lapisan-lapisan sél dasar sareng canggih.
Kumaha CNNs Dilatih?
Pertimbangkeun yén anjeun nyobian ngajar komputer pikeun ngaidentipikasi ucing.
Anjeun mintonkeun ka dinya loba gambar ucing bari ngomong, "Ieu ucing." Saatos ningali gambar ucing anu cukup, komputer mimiti ngenalkeun ciri sapertos ceuli anu runcing sareng kumis.
Cara CNN beroperasi rada sami. Sababaraha poto dipintonkeun dina komputer, sareng nami-nami hal dina unggal gambar dipasihkeun.
Tapi, CNN ngabagi gambar kana potongan anu langkung alit, sapertos daérah. Sareng, éta diajar pikeun ngaidentipikasi ciri-ciri di daérah éta sanés ngan ukur ningali gambar sacara gembleng.
Janten, lapisan awal CNN ngan ukur tiasa ngadeteksi ciri dasar sapertos sisi atanapi sudut. Teras, lapisan salajengna ngawangun éta pikeun mikawanoh fitur anu langkung rinci sapertos bentuk atanapi tékstur.
Lapisan tetep nyaluyukeun sareng ngasah kualitas éta nalika komputer ningali langkung seueur gambar. Éta terus dugi ka janten pinter pisan pikeun ngaidentipikasi naon waé anu dilatih, naha éta ucing, rupa, atanapi anu sanés.
Alat Diajar Jero anu Kuat: Kumaha CNN Ngarobih Pangenal Gambar
Ku ngaidentipikasi sareng ngartos pola dina gambar, CNNs, parantos ngarobih pangakuan gambar. Kusabab aranjeunna nyayogikeun hasil kalayan tingkat akurasi anu luhur, CNN mangrupikeun arsitéktur anu paling éfisién pikeun klasifikasi gambar, panéangan, sareng aplikasi deteksi.
Aranjeunna sering ngahasilkeun hasil anu saé. Sareng, aranjeunna leres-leres nunjuk sareng ngaidentipikasi objék dina poto dina aplikasi dunya nyata.
Milarian Pola dina Bagian Sakur Gambar
Henteu masalah dimana pola muncul dina gambar, CNN dirancang pikeun mikawanoh éta. Éta otomatis tiasa nimba ciri visual tina lokasi mana waé dina gambar.
Ieu mungkin berkat pangabisa maranéhanana katelah "invariance spasial". Ku nyederhanakeun prosésna, CNN tiasa diajar langsung tina poto tanpa peryogi ékstraksi fitur manusa.
Langkung Laju Ngolah sareng Kurang Mémori Dipaké
CNN ngolah gambar langkung gancang sareng langkung éfisién tibatan prosés tradisional. Ieu mangrupikeun hasil tina lapisan pooling, anu nurunkeun jumlah parameter anu diperyogikeun pikeun ngolah gambar.
Ku cara ieu, aranjeunna nurunkeun biaya panggunaan mémori sareng ngolah. Seueur daérah nganggo CNN, sapertos; pangakuan raray, categorization video, jeung analisis gambar. Aranjeunna malah biasa mengklasifikasikan galaksi.
Conto Kahirupan Nyata
Gambar Google mangrupa salah sahiji pamakéan CNNs di dunya nyata nu employs aranjeunna pikeun ngaidentipikasi jalma jeung objék dina gambar. Leuwih ti éta, Azure jeung Amazon nyadiakeun API pangakuan gambar nu tag na ngaidentipikasi objék maké CNNs.
Antarbeungeut online pikeun ngalatih jaringan saraf nganggo set data, kalebet tugas pangenal gambar, disayogikeun ku platform diajar jero. Angka NVIDIA.
Aplikasi ieu nunjukkeun kumaha CNN tiasa dianggo pikeun rupa-rupa pancén, ti mimiti kasus panggunaan komérsial skala leutik dugi ka ngatur poto. Seueur deui conto anu tiasa dipikirkeun.
Kumaha Jaringan Neural Convolutional Evolve?
Podomoro mangrupikeun industri anu pikaresepeun dimana CNN diperkirakeun gaduh pangaruh anu signifikan. Salaku conto, aranjeunna tiasa dianggo pikeun ngaevaluasi gambar médis sapertos sinar-X sareng scan MRI. Aranjeunna tiasa ngabantosan dokter dina ngadiagnosa panyakit anu langkung gancang sareng akurat.
Mobil nyetir sorangan mangrupikeun aplikasi anu pikaresepeun dimana CNN tiasa dianggo pikeun idéntifikasi objék. Éta tiasa ningkatkeun kumaha kendaraan ngartos sareng ngaréspon kana lingkunganana.
Jumlah naékna jalma ogé kabetot dina nyiptakeun struktur CNN anu langkung gancang sareng langkung efektif, kalebet CNN mobile. Éta diperkirakeun dianggo dina gadget kakuatan rendah sapertos smartphone sareng anu tiasa dianggo.
Leave a Reply