Ви коли-небудь запитували, як безпілотний автомобіль знає, коли зупинитися на червоне світло, або як ваш телефон може ідентифікувати ваше обличчя?
Ось де на допомогу приходить згорточна нейронна мережа або скорочено CNN.
CNN можна порівняти з людським мозком, який може аналізувати зображення, щоб визначити, що в них відбувається. Ці мережі можуть навіть виявляти речі, які люди не помітять!
У цій публікації ми дослідимо CNN у глибоке навчання контекст. Давайте подивимося, що може запропонувати нам ця захоплююча область!
Що таке глибоке навчання?
Глибоке навчання – це свого роду штучний інтелект. Це дозволяє комп’ютерам навчатися.
Глибоке навчання обробляє дані за допомогою складних математичних моделей. Таким чином, комп’ютер може виявляти закономірності та класифікувати дані.
Навчившись на багатьох прикладах, він також може приймати рішення.
Чому ми зацікавлені в CNN у глибокому навчанні?
Згорткові нейронні мережі (CNN) є важливим компонентом глибокого навчання.
Вони дозволяють комп’ютерам сприймати зображення та інше візуальні дані. Ми можемо навчити комп’ютери виявляти шаблони та ідентифікувати об’єкти на основі того, що вони «бачать», використовуючи CNN у глибокому навчанні.
CNN діють як очі глибокого навчання, допомагаючи комп’ютерам розуміти навколишнє середовище!
Натхнення від Brain's Architecture
CNN черпають натхнення з того, як мозок інтерпретує інформацію. Штучні нейрони, або вузли, у CNN приймають вхідні дані, обробляють їх і видають результат як вихідний, так само, як це роблять нейрони мозку в усьому тілі.
Вхідний шар
Вхідний шар стандарту нейронної мережі отримує вхідні дані у формі масивів, таких як пікселі зображення. У CNN зображення подається як вхідний сигнал до вхідного рівня.
Приховані шари
У CNN є кілька прихованих шарів, які використовують математику для виділення ознак із зображення. Існує декілька типів шарів, включаючи повністю пов’язані, випрямлені лінійні одиниці, шари об’єднання та шари згортки.
Шар згортки
Перший шар, який витягує об’єкти з вхідного зображення, – це шар згортки. Вхідне зображення піддається фільтрації, а результатом є карта функцій, яка виділяє ключові елементи зображення.
Об'єднання пізніше
Шар об’єднання використовується для зменшення розміру карти функцій. Це посилює стійкість моделі до зсуву розташування вхідного зображення.
Випрямлений лінійний шар (ReLU)
Рівень ReLU використовується для надання моделі нелінійності. Вихід попереднього шару активується цим шаром.
Повністю підключений шар
Повністю підключений рівень класифікує об’єкт і призначає йому унікальний ідентифікатор у вихідному шарі – повністю підключений рівень.
CNN – це мережі прямого зв’язку
Дані переходять від входів до виходів лише одним шляхом. Їхня архітектура натхненна зоровою корою головного мозку, яка складається з чергування шарів основних і складних клітин.
Як проходить підготовка CNN?
Уявіть, що ви намагаєтеся навчити комп'ютер ідентифікувати кота.
Ви показуєте йому багато зображень котів, кажучи: «Ось кіт». Переглянувши достатньо зображень котів, комп’ютер починає розпізнавати такі характеристики, як загострені вуха та вуса.
Спосіб роботи CNN досить схожий. На комп’ютері показано кілька фотографій і на кожній картинці подано назви речей.
Однак CNN ділить зображення на менші частини, наприклад регіони. І він вчиться визначати характеристики в цих регіонах, а не просто переглядати зображення в цілому.
Таким чином, початковий рівень CNN може виявляти лише основні характеристики, такі як краї чи кути. Потім наступний рівень базується на цьому, щоб розпізнавати більш детальні функції, такі як форми чи текстури.
Шари постійно коригують і вдосконалюють ці якості, оскільки комп’ютер переглядає більше зображень. Це триває до тих пір, поки він не стане дуже вправним у ідентифікації того, на чому його тренували, будь то коти, обличчя чи щось інше.
Потужний інструмент глибокого навчання: як CNN трансформували розпізнавання зображень
Виявляючи та осмислюючи шаблони в зображеннях, CNN змінили розпізнавання зображень. Оскільки вони забезпечують результати з високим ступенем точності, CNN є найефективнішою архітектурою для програм класифікації, пошуку та виявлення зображень.
Вони часто дають чудові результати. Крім того, вони точно визначають і ідентифікують об’єкти на фотографіях у реальних програмах.
Пошук візерунків у будь-якій частині зображення
Незалежно від того, де на зображенні з’являється візерунок, CNN розроблені таким чином, щоб його розпізнавати. Вони можуть автоматично отримувати візуальні характеристики з будь-якого місця на зображенні.
Це можливо завдяки їхній здатності, відомій як «просторова інваріантність». Завдяки спрощенню процесу CNN можуть навчатися безпосередньо з фотографій без потреби людського вилучення характеристик.
Більша швидкість обробки та менше використання пам'яті
CNN обробляє зображення швидше й ефективніше, ніж традиційні процеси. Це результат об’єднання шарів, які зменшують кількість параметрів, необхідних для обробки зображення.
Таким чином вони зменшують використання пам’яті та витрати на обробку. Багато регіонів використовують CNN, наприклад; розпізнавання обличчя, категоризація відео та аналіз зображень. Вони навіть звикли класифікувати галактики.
Приклади з реального життя
Google Pictures це одне з використання CNN у реальному світі, яке використовує їх для ідентифікації людей і об’єктів на зображеннях. Крім того, Лазурний та Amazon забезпечують API розпізнавання зображень, які позначають та ідентифікують об’єкти за допомогою CNN.
Онлайн-інтерфейс для навчання нейронних мереж за допомогою наборів даних, включаючи завдання розпізнавання зображень, надає платформа глибокого навчання Цифри NVIDIA.
Ці програми показують, як CNN можна використовувати для різноманітних завдань, від невеликих випадків комерційного використання до впорядкування фотографій. Можна навести ще багато прикладів.
Як розвиватимуться згорткові нейронні мережі?
Охорона здоров’я – це захоплююча галузь, де очікується, що CNN матиме значний вплив. Наприклад, їх можна використовувати для оцінки медичних знімків, таких як рентгенівські знімки та МРТ. Вони можуть допомогти клініцистам швидше та точніше діагностувати захворювання.
Автомобілі — це ще одне цікаве застосування, де CNN можна використовувати для ідентифікації об’єктів. Це може покращити те, наскільки добре транспортні засоби розуміють навколишнє середовище та реагують на нього.
Зростаюча кількість людей також зацікавлена у створенні швидших і ефективніших структур CNN, включаючи мобільні CNN. Очікується, що вони будуть використовуватися на малопотужних гаджетах, таких як смартфони та переносні пристрої.
залишити коментар