คุณเคยสงสัยไหมว่ารถยนต์ที่ขับเองรู้ได้อย่างไรว่าเมื่อใดควรหยุดติดไฟแดง หรือโทรศัพท์ของคุณสามารถระบุใบหน้าของคุณได้อย่างไร?
นี่คือที่มาของ Convolutional Neural Network หรือเรียกสั้นๆ ว่า CNN
CNN เปรียบได้กับสมองของมนุษย์ที่สามารถวิเคราะห์ภาพเพื่อระบุสิ่งที่เกิดขึ้นในนั้น เครือข่ายเหล่านี้สามารถตรวจจับสิ่งที่มนุษย์มองข้ามได้!
ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจ CNN ใน การเรียนรู้ลึก ๆ บริบท. มาดูกันว่าพื้นที่ที่น่าตื่นเต้นนี้สามารถให้อะไรเราได้บ้าง!
การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นประเภทหนึ่ง ปัญญาประดิษฐ์. ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้
ข้อมูลกระบวนการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถตรวจจับรูปแบบและจัดหมวดหมู่ข้อมูลได้
หลังจากฝึกฝนกับตัวอย่างมากมายแล้วยังสามารถตัดสินใจได้อีกด้วย
เหตุใดเราจึงสนใจ CNN ในการเรียนรู้เชิงลึก
Convolutional Neural Networks (CNNs) เป็นองค์ประกอบสำคัญของการเรียนรู้เชิงลึก
ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจรูปภาพและอื่น ๆ ข้อมูลภาพ. เราสามารถฝึกคอมพิวเตอร์ให้ตรวจจับรูปแบบและระบุวัตถุตามสิ่งที่ "เห็น" โดยใช้ CNN ในการเรียนรู้เชิงลึก
CNN ทำหน้าที่เป็นดวงตาแห่งการเรียนรู้เชิงลึก ช่วยเหลือคอมพิวเตอร์ในการทำความเข้าใจสภาพแวดล้อม!
แรงบันดาลใจจากสถาปัตยกรรมของ Brain
ซีเอ็นเอ็นได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีที่สมองตีความข้อมูล เซลล์ประสาทเทียมหรือโหนดใน CNN ยอมรับอินพุต ประมวลผล และส่งผลลัพธ์เป็นเอาต์พุต เช่นเดียวกับที่เซลล์ประสาทสมองทำทั่วร่างกาย
อินพุตเลเยอร์
ชั้นอินพุตของมาตรฐาน เครือข่ายประสาท รับอินพุตในรูปแบบอาร์เรย์ เช่น พิกเซลรูปภาพ ใน CNN รูปภาพจะถูกป้อนเข้าไปยังเลเยอร์อินพุต
เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่
มีหลายเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ใน CNN ซึ่งใช้คณิตศาสตร์เพื่อแยกคุณสมบัติออกจากรูปภาพ มีเลเยอร์หลายประเภท รวมถึงเลเยอร์ที่เชื่อมโยงอย่างสมบูรณ์ หน่วยเชิงเส้นตรงแบบแก้ไข การรวมและเลเยอร์การบิดเบี้ยว
ชั้น Convolution
ชั้นแรกที่จะแยกคุณสมบัติออกจากรูปภาพอินพุตคือชั้นการบิดเบี้ยว ภาพที่ป้อนจะถูกกรอง และผลลัพธ์ที่ได้คือแผนผังคุณลักษณะที่เน้นองค์ประกอบหลักของภาพ
การรวมในภายหลัง
เลเยอร์การรวมจะใช้เพื่อลดขนาดของแผนผังคุณลักษณะ ช่วยเพิ่มความต้านทานของโมเดลในการขยับตำแหน่งของภาพที่ป้อนเข้า
แก้ไข Linear Unit Layer (ReLU)
มีการใช้เลเยอร์ ReLU เพื่อให้โมเดลไม่เป็นเชิงเส้น เลเยอร์นี้เปิดใช้งานเอาต์พุตของเลเยอร์ก่อนหน้า
เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ Layer
เลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์จะจัดหมวดหมู่รายการและกำหนดรหัสเฉพาะให้กับมันในเลเยอร์เอาต์พุตคือเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
CNN เป็นเครือข่าย Feedforward
ข้อมูลไหลจากอินพุตไปยังเอาต์พุตในทางเดียวเท่านั้น สถาปัตยกรรมของพวกเขาได้รับแรงบันดาลใจจากคอร์เทกซ์การมองเห็นของสมอง ซึ่งประกอบด้วยเซลล์พื้นฐานและเซลล์ที่มีความซับซ้อนสลับกันเป็นชั้นๆ
CNNs ได้รับการฝึกอบรมอย่างไร?
พิจารณาว่าคุณกำลังพยายามสอนคอมพิวเตอร์ให้ระบุแมว
คุณแสดงภาพแมวหลายภาพในขณะที่พูดว่า "นี่คือแมว" หลังจากดูรูปแมวมากพอ คอมพิวเตอร์จะเริ่มจดจำลักษณะต่างๆ เช่น หูแหลมและหนวด
วิธีการทำงานของ CNN ค่อนข้างคล้ายกัน มีการแสดงภาพถ่ายหลายภาพบนคอมพิวเตอร์ และมีการระบุชื่อสิ่งต่างๆ ในแต่ละภาพ
อย่างไรก็ตาม CNN แบ่งภาพออกเป็นชิ้นเล็กๆ เช่น ภูมิภาค และเรียนรู้ที่จะระบุลักษณะเฉพาะในภูมิภาคเหล่านั้นมากกว่าการดูภาพโดยรวม
ดังนั้น ชั้นข้อมูลเริ่มต้นของ CNN อาจตรวจพบเฉพาะลักษณะพื้นฐาน เช่น ขอบหรือมุมเท่านั้น จากนั้น เลเยอร์ถัดไปจะสร้างบนนั้นเพื่อจดจำคุณลักษณะที่มีรายละเอียดมากขึ้น เช่น แบบฟอร์มหรือพื้นผิว
เลเยอร์จะปรับและปรับปรุงคุณภาพเหล่านั้นอย่างต่อเนื่องเมื่อคอมพิวเตอร์ดูภาพมากขึ้น มันดำเนินต่อไปจนกระทั่งมันมีความเชี่ยวชาญอย่างมากในการระบุสิ่งที่ได้รับการฝึกฝน ไม่ว่าจะเป็นแมว ใบหน้า หรือสิ่งอื่นใด
เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกที่ทรงพลัง: วิธีที่ CNN เปลี่ยนแปลงการจดจำรูปภาพ
ด้วยการระบุและทำความเข้าใจรูปแบบในภาพ CNN ได้เปลี่ยนการจดจำภาพ เนื่องจากให้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูง CNN จึงเป็นสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแอปพลิเคชันการจัดประเภทรูปภาพ การดึงข้อมูล และการตรวจจับ
พวกเขามักให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม และระบุและระบุวัตถุในภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำในการใช้งานจริง
ค้นหารูปแบบในส่วนใด ๆ ของรูปภาพ
ไม่ว่ารูปแบบจะปรากฏที่ใดในรูปภาพ CNN ได้รับการออกแบบมาให้จดจำได้ พวกเขาสามารถแยกลักษณะที่มองเห็นได้โดยอัตโนมัติจากตำแหน่งใดๆ ในภาพ
สิ่งนี้เป็นไปได้ด้วยความสามารถที่เรียกว่า “ความแปรปรวนเชิงพื้นที่” ด้วยการลดความซับซ้อนของกระบวนการ CNN สามารถเรียนรู้ได้โดยตรงจากภาพถ่ายโดยไม่จำเป็นต้องดึงฟีเจอร์จากมนุษย์
ความเร็วในการประมวลผลมากขึ้นและใช้หน่วยความจำน้อยลง
CNN ประมวลผลภาพได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่ากระบวนการแบบเดิม นี่เป็นผลจากการรวมเลเยอร์ซึ่งลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องใช้ในการประมวลผลรูปภาพ
วิธีนี้ช่วยลดการใช้หน่วยความจำและค่าใช้จ่ายในการประมวลผล หลายพื้นที่ใช้ CNN เช่น; การจดจำใบหน้าการจัดหมวดหมู่วิดีโอและการวิเคราะห์รูปภาพ พวกเขาคุ้นเคยกับ จำแนกกาแลคซี.
ตัวอย่างชีวิตจริง
Google รูปภาพ เป็นการใช้ซีเอ็นเอ็นในโลกแห่งความจริงอย่างหนึ่งซึ่งใช้เพื่อระบุบุคคลและวัตถุในภาพ นอกจากนี้, สีฟ้า และ อเมซอน ให้ API การจดจำภาพที่แท็กและระบุวัตถุโดยใช้ CNN
อินเทอร์เฟซออนไลน์สำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ชุดข้อมูล รวมถึงงานการจดจำรูปภาพมีให้โดยแพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึก ตัวเลข NVIDIA.
แอปพลิเคชันเหล่านี้แสดงวิธีใช้ CNN สำหรับงานต่างๆ ตั้งแต่กรณีการใช้งานเชิงพาณิชย์ขนาดเล็กไปจนถึงการจัดระเบียบรูปภาพ สามารถคิดตัวอย่างได้อีกมากมาย
Convolutional Neural Networks จะมีวิวัฒนาการอย่างไร?
การดูแลสุขภาพเป็นอุตสาหกรรมที่น่าสนใจซึ่งคาดว่าซีเอ็นเอ็นจะมีอิทธิพลอย่างมาก ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อประเมินภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอ็กซ์เรย์และการสแกน MRI พวกเขาสามารถช่วยเหลือแพทย์ในการวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
รถยนต์ไร้คนขับเป็นอีกหนึ่งแอปพลิเคชันที่น่าสนใจซึ่งสามารถใช้ CNN ในการระบุวัตถุได้ มันสามารถปรับปรุงว่ายานพาหนะเข้าใจและตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ดีเพียงใด
ผู้คนจำนวนมากขึ้นสนใจที่จะสร้างโครงสร้าง CNN ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึง CNN แบบเคลื่อนที่ด้วย คาดว่าจะใช้กับอุปกรณ์ที่ใช้พลังงานต่ำ เช่น สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์สวมใส่
เขียนความเห็น