Umewahi kuhoji jinsi gari linalojiendesha linajua wakati wa kusimama kwenye taa nyekundu au jinsi simu yako inaweza kutambua uso wako?
Hapa ndipo Convolutional Neural Network au CNN kwa ufupi inapokuja.
CNN inalinganishwa na ubongo wa binadamu ambao unaweza kuchanganua picha ili kubaini kinachoendelea ndani yake. Mitandao hii inaweza hata kugundua mambo ambayo wanadamu wangepuuza!
Katika chapisho hili, tutachunguza CNN katika kujifunza kwa kina muktadha. Hebu tuone eneo hili la kusisimua linaweza kutupa nini!
Kujifunza kwa Kina ni nini?
Kujifunza kwa kina ni aina fulani bandia akili. Inawezesha kompyuta kujifunza.
Kujifunza kwa kina huchakata data kwa kutumia miundo changamano ya hisabati. Ili, kompyuta inaweza kugundua ruwaza na kuainisha data.
Baada ya mafunzo na mifano mingi, inaweza pia kufanya maamuzi.
Kwa nini Tunavutiwa na CNN katika Kujifunza kwa Kina?
Mitandao ya Neural Convolutional (CNNs) ni sehemu muhimu ya kujifunza kwa kina.
Wanaruhusu kompyuta kuelewa picha na zingine data ya kuona. Tunaweza kutoa mafunzo kwa kompyuta kutambua ruwaza na kutambua vitu kulingana na kile "wanachoona" kwa kutumia CNN katika kujifunza kwa kina.
CNNs hufanya kama macho ya kujifunza kwa kina, kusaidia kompyuta kuelewa mazingira!
Msukumo kutoka kwa Usanifu wa Ubongo
CNNs huchukua msukumo wao kutokana na jinsi ubongo unavyofasiri habari. Neuroni Bandia, au nodi, katika CNN, hukubali pembejeo, kuzichakata, na kutoa tokeo kama matokeo, jinsi niuroni za ubongo zinavyofanya katika mwili wote.
Safu ya Kuingiza
Safu ya uingizaji wa kiwango neural mtandao inapokea pembejeo katika mfumo wa safu, kama vile saizi za picha. Katika CNNs, picha hutolewa kama pembejeo kwa safu ya ingizo.
Tabaka Siri
Kuna tabaka kadhaa zilizofichwa katika CNN, ambazo hutumia hisabati kutoa vipengele kutoka kwa picha. Kuna aina kadhaa za tabaka, ikijumuisha vitengo vilivyounganishwa kabisa, vilivyorekebishwa, ujumuishaji, na tabaka za ubadilishaji.
Safu ya Convolution
Safu ya kwanza ya kutoa vipengele kutoka kwa picha ya ingizo ni safu ya ubadilishaji. Picha ya ingizo inaweza kuchujwa, na matokeo yake ni ramani ya kipengele inayoangazia vipengele muhimu vya picha.
Kuunganisha Baadaye
Safu ya kuunganisha hutumiwa kupunguza ukubwa wa ramani ya kipengele. Inaimarisha upinzani wa mfano wa kuhamisha eneo la picha ya pembejeo.
Safu ya Kitengo Iliyorekebishwa (ReLU)
Safu ya ReLU inatumika kutoa mfano usio na mstari. Pato la safu iliyotangulia imeamilishwa na safu hii.
Safu Iliyounganishwa Kikamilifu
Safu iliyounganishwa kikamilifu huainisha kipengee na kukikabidhi kitambulisho cha kipekee katika safu ya pato ni safu iliyounganishwa kabisa.
CNNs ni Mitandao ya Usambazaji
Data hutiririka kutoka kwa pembejeo hadi matokeo kwa njia moja pekee. Usanifu wao umechochewa na gamba la kuona la ubongo, ambalo linajumuisha tabaka zinazopishana za seli za msingi na za kisasa.
Je, CNNs Wanafunzwaje?
Fikiria kuwa unajaribu kufundisha kompyuta kutambua paka.
Unaionyesha picha nyingi za paka huku ukisema, "Huyu hapa paka." Baada ya kutazama picha za kutosha za paka, kompyuta huanza kutambua sifa kama vile masikio na sharubu.
Njia ya CNN inafanya kazi ni sawa kabisa. Picha kadhaa huonyeshwa kwenye kompyuta, na majina ya vitu katika kila picha hupewa.
Hata hivyo, CNN inagawanya picha katika vipande vidogo, kama vile maeneo. Na, inajifunza kutambua sifa katika maeneo hayo badala ya kutazama picha kwa ujumla.
Kwa hivyo, safu ya awali ya CNN inaweza tu kugundua sifa za kimsingi kama kingo au pembe. Kisha, safu inayofuata inajengwa juu ya hiyo ili kutambua vipengele vya kina zaidi kama fomu au maumbo.
Tabaka huendelea kurekebisha na kuboresha sifa hizo kadiri kompyuta inavyotazama picha zaidi. Inaendelea hadi inakuwa hodari sana katika kutambua chochote ilichofunzwa, iwe ni paka, nyuso, au kitu kingine chochote.
Zana Yenye Nguvu ya Kujifunza kwa Kina: Jinsi CNNs Zilivyobadilisha Utambuzi wa Picha
Kwa kutambua na kuleta maana ya ruwaza katika picha, CNNs, zimebadilisha utambuzi wa picha. Kwa kuwa hutoa matokeo kwa kiwango cha juu cha usahihi, CNNs ndizo usanifu bora zaidi wa uainishaji wa picha, urejeshaji na ugunduzi wa programu.
Mara nyingi hutoa matokeo bora. Na, wao hubainisha na kutambua vitu vilivyo kwenye picha katika programu za ulimwengu halisi.
Kupata Miundo katika Sehemu Yoyote ya Picha
Haijalishi ni wapi mchoro unaonekana kwenye picha, CNN zimeundwa ili kuutambua. Wanaweza kutoa kiotomati sifa za kuona kutoka eneo lolote kwenye picha.
Hii inawezekana kutokana na uwezo wao unaojulikana kama "utofauti wa anga." Kwa kurahisisha mchakato, CNN zinaweza kujifunza moja kwa moja kutoka kwa picha bila hitaji la uchimbaji wa vipengele vya kibinadamu.
Kasi Zaidi ya Uchakataji na Kumbukumbu Kidogo Inayotumika
CNN huchakata picha haraka na kwa ufanisi zaidi kuliko michakato ya kitamaduni. Hii ni matokeo ya tabaka za kuunganisha, ambazo hupunguza idadi ya vigezo vinavyohitajika ili kuchakata picha.
Kwa njia hii, wanapunguza matumizi ya kumbukumbu na gharama za usindikaji. Maeneo mengi yanatumia CNNs, kama vile; utambuzi wa uso, uainishaji wa video, na uchanganuzi wa picha. Wamezoea hata kuainisha galaksi.
Mifano ya maisha halisi
Picha za Google ni matumizi mojawapo ya CNN katika ulimwengu wa kweli ambayo huzitumia kutambua watu na vitu katika picha. Aidha, Azure na Amazon kutoa API za utambuzi wa picha ambazo huweka lebo na kutambua vitu kwa kutumia CNN.
Kiolesura cha mtandaoni cha kufunza mitandao ya neva kwa kutumia hifadhidata, ikijumuisha kazi za utambuzi wa picha, hutolewa na jukwaa la kujifunza kwa kina. Nambari za NVIDIA.
Programu hizi zinaonyesha jinsi CNN zinavyoweza kutumika kwa kazi mbalimbali, kutoka kwa matumizi madogo ya kibiashara hadi kupanga picha za mtu. Mifano mingi zaidi inaweza kufikiriwa.
Je! Mitandao ya Neural ya Convolutional Itabadilikaje?
Huduma ya afya ni tasnia ya kuvutia ambapo CNN zinatarajiwa kuwa na ushawishi mkubwa. Kwa mfano, zinaweza kutumika kutathmini picha za matibabu kama eksirei na uchunguzi wa MRI. Wanaweza kusaidia madaktari katika kutambua magonjwa kwa haraka na kwa usahihi.
Magari yanayojiendesha yenyewe ni programu nyingine ya kuvutia ambapo CNN zinaweza kutumika kwa utambuzi wa kitu. Inaweza kuboresha jinsi magari yanavyoelewa na kuguswa na mazingira yao.
Idadi inayoongezeka ya watu pia wangependa kuunda miundo ya CNN ambayo ni ya haraka na yenye ufanisi zaidi, ikiwa ni pamoja na CNN za simu. Zinatarajiwa kutumika kwenye vifaa vya umeme wa chini kama vile simu mahiri na vifaa vya kuvaliwa.
Acha Reply