Kendi kendine giden bir arabanın kırmızı ışıkta ne zaman duracağını nasıl bildiğini veya telefonunuzun yüzünüzü nasıl tanıyabileceğini hiç sorguladınız mı?
Evrişimli Sinir Ağı veya kısaca CNN burada devreye giriyor.
Bir CNN, içinde neler olduğunu belirlemek için görüntüleri analiz edebilen bir insan beynine benzer. Bu ağlar, insanların gözden kaçıracağı şeyleri bile tespit edebilir!
Bu yazıda, CNN'i keşfedeceğiz. derin öğrenme bağlam. Bakalım bu heyecan verici alan bize neler sunabilecek!
Derin Öğrenme nedir?
Derin öğrenme bir tür yapay zeka. Bilgisayarların öğrenmesini sağlar.
Derin öğrenme, verileri karmaşık matematiksel modeller kullanarak işler. Böylece bir bilgisayar kalıpları algılayabilir ve verileri kategorilere ayırabilir.
Birçok örnekle eğitimden sonra kararlar da verebilir.
Derin Öğrenmede CNN'lerle Neden İlgileniyoruz?
Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), derin öğrenmenin önemli bir bileşenidir.
Bilgisayarların resimleri ve diğer şeyleri anlamasını sağlarlar. görsel veri. Derin öğrenmede CNN'leri kullanarak bilgisayarları "gördüklerine" dayalı olarak kalıpları algılamak ve nesneleri tanımlamak için eğitebiliriz.
CNN'ler derin öğrenmenin gözleri gibi davranarak bilgisayarların çevreyi anlamalarına yardımcı olur!
Brain'in Mimarisinden İlham
CNN'ler ilhamlarını beynin bilgiyi nasıl yorumladığından alır. CNN'lerdeki yapay nöronlar veya düğümler, beyin nöronlarının vücutta yaptığı gibi girdileri kabul eder, işler ve sonucu çıktı olarak iletir.
Giriş Katmanı
Bir standardın giriş katmanı sinir ağı resim pikselleri gibi diziler biçimindeki girdileri alır. CNN'lerde, giriş katmanına girdi olarak bir resim sağlanır.
Gizli Katmanlar
CNN'lerde, resimden özellikler çıkarmak için matematiği kullanan birkaç gizli katman vardır. Tamamen bağlantılı, düzeltilmiş lineer birimler, havuzlama ve evrişim katmanları dahil olmak üzere birkaç tür katman vardır.
Evrişim Katmanı
Bir giriş resminden öznitelikleri çıkaran ilk katman, evrişim katmanıdır. Giriş görüntüsü filtrelemeye tabi tutulur ve sonuç, görüntünün temel öğelerini vurgulayan bir özellik haritasıdır.
Daha Sonra Havuza Alma
Havuzlama katmanı, özellik haritasının boyutunu küçültmek için kullanılır. Modelin giriş resminin yerini değiştirmeye karşı direncini güçlendirir.
Düzeltilmiş Doğrusal Birim Katmanı (ReLU)
ReLU katmanı, modele doğrusal olmama özelliğini vermek için kullanılır. Önceki katmanın çıktısı bu katman tarafından etkinleştirilir.
Tam Bağlantılı Katman
Tamamen bağlı katman, öğeyi kategorilere ayırır ve ona benzersiz bir kimlik atar, çıkış katmanı ise tamamen bağlantılı katmandır.
CNN'ler İleri Beslemeli Ağlardır
Veriler, girdilerden çıktılara yalnızca bir şekilde akar. Mimarileri, değişen temel ve karmaşık hücre katmanlarından oluşan beynin görsel korteksinden esinlenmiştir.
CNN'ler Nasıl Eğitilir?
Bir bilgisayara bir kediyi tanımlamayı öğretmeye çalıştığınızı düşünün.
“İşte bir kedi” derken birçok kedi resmi gösteriyorsunuz. Yeterince kedi resmi gördükten sonra bilgisayar, sivri kulaklar ve bıyıklar gibi özellikleri tanımaya başlar.
CNN'in çalışma şekli oldukça benzer. Bilgisayarda birkaç fotoğraf görüntülenir ve her resimdeki nesnelerin adları verilir.
Ancak CNN, görüntüleri bölgeler gibi daha küçük parçalara ayırır. Ve görüntüleri bir bütün olarak görmek yerine bu bölgelerdeki özellikleri tanımlamayı öğrenir.
Bu nedenle, CNN'nin ilk katmanı yalnızca kenarlar veya köşeler gibi temel özellikleri algılayabilir. Ardından, sonraki katman, formlar veya dokular gibi daha ayrıntılı özellikleri tanımak için bunun üzerine kuruludur.
Bilgisayar daha fazla görüntü görüntüledikçe katmanlar bu nitelikleri ayarlamaya ve geliştirmeye devam ediyor. Kediler, yüzler veya başka herhangi bir şey olsun, üzerinde eğitildiği her şeyi tanımlamada çok yetkin hale gelene kadar devam eder.
Güçlü Bir Derin Öğrenme Aracı: CNN'ler Görüntü Tanıma'yı Nasıl Dönüştürdü?
CNN'ler, görüntülerdeki kalıpları tanımlayarak ve anlamlandırarak görüntü tanımayı dönüştürdü. CNN'ler, yüksek derecede doğrulukla sonuçlar sağladıklarından, görüntü sınıflandırma, alma ve algılama uygulamaları için en verimli mimaridir.
Sıklıkla mükemmel sonuçlar verirler. Ve gerçek dünyadaki uygulamalarda fotoğraflardaki nesneleri tam olarak saptar ve tanımlarlar.
Bir Resmin Herhangi Bir Bölümünde Desen Bulma
Bir modelin bir resimde nerede göründüğü önemli değil, CNN'ler onu tanıyacak şekilde tasarlanmıştır. Bir resimdeki herhangi bir konumdan görsel özellikleri otomatik olarak çıkarabilirler.
Bu, "uzaysal değişmezlik" olarak bilinen yetenekleri sayesinde mümkündür. Süreci basitleştirerek, CNN'ler insan özelliği çıkarımına ihtiyaç duymadan doğrudan fotoğraflardan öğrenebilirler.
Daha Fazla İşlem Hızı ve Daha Az Bellek Kullanımı
CNN'ler, resimleri geleneksel işlemlerden daha hızlı ve daha verimli bir şekilde işler. Bu, bir resmi işlemek için gereken parametre sayısını azaltan havuzlama katmanlarının bir sonucudur.
Bu şekilde, bellek kullanımını ve işlem maliyetlerini düşürürler. Birçok alan CNN'leri kullanır, örneğin; yüz tanıma, video kategorizasyonu ve resim analizi. onlar bile alışkın galaksileri sınıflandırmak.
Gerçek Hayattan Örnekler
Google Resimleri resimlerdeki insanları ve nesneleri tanımlamak için onları kullanan gerçek dünyada CNN'lerin bir kullanımıdır. Dahası, masmavi ve Amazon CNN'leri kullanarak nesneleri etiketleyen ve tanımlayan görüntü tanıma API'leri sağlar.
Resim tanıma görevleri de dahil olmak üzere veri kümelerini kullanarak sinir ağlarını eğitmek için çevrimiçi bir arayüz, derin öğrenme platformu tarafından sağlanır. NVIDIA Rakamları.
Bu uygulamalar, CNN'lerin küçük ölçekli ticari kullanım durumlarından kişinin fotoğraflarını düzenlemeye kadar çeşitli görevler için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Daha birçok örnek düşünülebilir.
Evrişimsel Sinir Ağları Nasıl Evrimleşecek?
Sağlık, CNN'lerin önemli bir etkiye sahip olmasının beklendiği büyüleyici bir endüstridir. Örneğin, X ışınları ve MRI taramaları gibi tıbbi resimleri değerlendirmek için kullanılabilirler. Klinisyenlere hastalıkları daha hızlı ve doğru bir şekilde teşhis etmede yardımcı olabilirler.
Kendi kendine giden otomobiller, nesne tanımlama için CNN'lerin kullanılabileceği başka bir ilginç uygulamadır. Araçların çevrelerini ne kadar iyi anladığını ve tepki verdiğini geliştirebilir.
Artan sayıda insan, mobil CNN'ler de dahil olmak üzere daha hızlı ve daha etkili CNN yapıları oluşturmakla da ilgileniyor. Akıllı telefonlar ve giyilebilir cihazlar gibi düşük güçlü cihazlarda kullanılmaları bekleniyor.
Yorum bırak