Bạn đã bao giờ đặt câu hỏi làm thế nào một chiếc xe tự lái biết khi nào nên dừng đèn đỏ hay làm thế nào điện thoại của bạn có thể nhận diện khuôn mặt của bạn?
Đây là nơi mà Mạng thần kinh chuyển đổi hoặc CNN gọi tắt xuất hiện.
CNN có thể so sánh với bộ não con người có thể phân tích hình ảnh để xác định điều gì đang xảy ra trong đó. Những mạng này thậm chí có thể phát hiện những thứ mà con người sẽ bỏ qua!
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ khám phá CNN trong học kĩ càng bối cảnh. Hãy xem những gì khu vực thú vị này có thể cung cấp cho chúng tôi!
Học sâu là gì?
Học sâu là một loại trí tuệ nhân tạo. Nó cho phép máy tính học hỏi.
Học sâu xử lý dữ liệu bằng các mô hình toán học phức tạp. Vì vậy, một máy tính có thể phát hiện các mẫu và phân loại dữ liệu.
Sau khi đào tạo với nhiều ví dụ, nó cũng có thể đưa ra quyết định.
Tại sao chúng ta quan tâm đến CNN trong Deep Learning?
Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) là một thành phần quan trọng của học sâu.
Chúng cho phép máy tính hiểu được hình ảnh và các dữ liệu trực quan. Chúng ta có thể huấn luyện máy tính phát hiện các mẫu và xác định đối tượng dựa trên những gì chúng “thấy” bằng cách sử dụng CNN trong học sâu.
CNN đóng vai trò là con mắt của deep learning, hỗ trợ máy tính hiểu được môi trường!
Cảm hứng từ Kiến trúc của Brain
CNN lấy cảm hứng từ cách bộ não diễn giải thông tin. Các tế bào thần kinh nhân tạo, hoặc các nút, trong CNN, chấp nhận đầu vào, xử lý chúng và cung cấp kết quả dưới dạng đầu ra, giống như cách các tế bào thần kinh não thực hiện trên khắp cơ thể.
Lớp đầu vào
Lớp đầu vào của một tiêu chuẩn mạng lưới thần kinh nhận đầu vào ở dạng mảng, chẳng hạn như pixel ảnh. Trong CNN, một hình ảnh được cung cấp làm đầu vào cho lớp đầu vào.
Lớp ẩn
Có một số lớp ẩn trong CNN, sử dụng toán học để trích xuất các đặc điểm từ hình ảnh. Có một số loại lớp, bao gồm các đơn vị tuyến tính được liên kết hoàn toàn, được chỉnh lưu, gộp chung và các lớp tích chập.
Lớp tích chập
Lớp đầu tiên để trích xuất các tính năng từ ảnh đầu vào là lớp tích chập. Hình ảnh đầu vào được lọc và kết quả là một bản đồ đặc trưng làm nổi bật các yếu tố chính của hình ảnh.
Gộp sau
Lớp tổng hợp được sử dụng để thu nhỏ kích thước của bản đồ tính năng. Nó củng cố khả năng chống lại việc thay đổi vị trí của hình ảnh đầu vào của mô hình.
Lớp đơn vị tuyến tính được chỉnh sửa (ReLU)
Lớp ReLU được sử dụng để tạo ra tính phi tuyến của mô hình. Đầu ra của lớp trước được kích hoạt bởi lớp này.
Lớp được kết nối đầy đủ
Lớp được kết nối đầy đủ phân loại mục và gán cho nó một ID duy nhất trong lớp đầu ra là lớp được kết nối hoàn toàn.
CNN là Mạng Feedforward
Dữ liệu chỉ chảy từ đầu vào đến đầu ra theo một chiều. Cấu trúc của chúng được lấy cảm hứng từ vỏ thị giác của não, được tạo thành từ các lớp tế bào cơ bản và phức tạp xen kẽ nhau.
CNN được đào tạo như thế nào?
Hãy xem xét rằng bạn đang cố dạy máy tính nhận dạng một con mèo.
Bạn cho nó xem nhiều hình ảnh của những con mèo trong khi nói, “Đây là một con mèo.” Sau khi xem đủ hình ảnh về mèo, máy tính bắt đầu nhận ra các đặc điểm như tai nhọn và râu.
Cách CNN hoạt động khá giống nhau. Một số bức ảnh được hiển thị trên máy tính và tên của những thứ trong mỗi bức ảnh được đưa ra.
Tuy nhiên, CNN chia hình ảnh thành các phần nhỏ hơn, chẳng hạn như các vùng. Và, nó học cách xác định các đặc điểm trong các vùng đó thay vì chỉ xem toàn bộ hình ảnh.
Vì vậy, lớp ban đầu của CNN chỉ có thể phát hiện các đặc điểm cơ bản như các cạnh hoặc góc. Sau đó, lớp tiếp theo sẽ dựa trên đó để nhận ra các tính năng chi tiết hơn như biểu mẫu hoặc kết cấu.
Các lớp tiếp tục điều chỉnh và mài giũa những phẩm chất đó khi máy tính xem nhiều hình ảnh hơn. Nó tiếp tục cho đến khi nó trở nên rất thành thạo trong việc xác định bất cứ thứ gì nó được huấn luyện, cho dù đó là mèo, khuôn mặt hay bất cứ thứ gì khác.
Công cụ Deep Learning mạnh mẽ: CNN đã biến đổi nhận dạng hình ảnh như thế nào
Bằng cách xác định và hiểu ý nghĩa của các mẫu trong hình ảnh, CNN đã chuyển đổi nhận dạng hình ảnh. Vì chúng cung cấp kết quả với độ chính xác cao, CNN là kiến trúc hiệu quả nhất cho các ứng dụng phân loại, truy xuất và phát hiện hình ảnh.
Họ thường mang lại kết quả xuất sắc. Và, chúng xác định chính xác và xác định các đối tượng trong ảnh trong các ứng dụng trong thế giới thực.
Tìm các mẫu trong bất kỳ phần nào của ảnh
Bất kể mẫu xuất hiện ở đâu trong ảnh, CNN được thiết kế để nhận dạng mẫu đó. Họ có thể tự động trích xuất các đặc điểm trực quan từ bất kỳ vị trí nào trong ảnh.
Điều này có thể thực hiện được nhờ vào khả năng của chúng được gọi là “sự bất biến trong không gian”. Bằng cách đơn giản hóa quy trình, CNN có thể học trực tiếp từ ảnh mà không cần trích xuất đặc điểm của con người.
Tốc độ xử lý cao hơn và sử dụng ít bộ nhớ hơn
CNN xử lý hình ảnh nhanh hơn và hiệu quả hơn các quy trình truyền thống. Đây là kết quả của các lớp tổng hợp, làm giảm số lượng tham số cần thiết để xử lý ảnh.
Bằng cách này, họ giảm chi phí xử lý và sử dụng bộ nhớ. Nhiều lĩnh vực sử dụng CNN, chẳng hạn như; nhận dạng khuôn mặt, phân loại video và phân tích hình ảnh. Họ thậm chí đã quen phân loại thiên hà.
Ví dụ trong cuộc sống thực
Google Hình ảnh là một cách sử dụng CNN trong thế giới thực sử dụng chúng để xác định người và vật thể trong ảnh. Hơn thế nữa, Azure và đàn bà gan dạ cung cấp API nhận dạng hình ảnh gắn thẻ và xác định đối tượng bằng CNN.
Giao diện trực tuyến để đào tạo mạng lưới thần kinh sử dụng bộ dữ liệu, bao gồm các tác vụ nhận dạng hình ảnh, được cung cấp bởi nền tảng học sâu Chữ số NVIDIA.
Các ứng dụng này cho thấy cách CNN có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ các trường hợp sử dụng thương mại quy mô nhỏ đến sắp xếp ảnh của một người. Nhiều ví dụ nữa có thể được nghĩ ra.
Mạng thần kinh tích chập sẽ phát triển như thế nào?
Chăm sóc sức khỏe là một ngành hấp dẫn mà CNN được cho là sẽ có ảnh hưởng đáng kể. Chẳng hạn, chúng có thể được sử dụng để đánh giá các hình ảnh y tế như chụp X-quang và chụp cộng hưởng từ. Họ có thể hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng chẩn đoán bệnh nhanh hơn và chính xác hơn.
Ô tô tự lái là một ứng dụng thú vị khác mà CNN có thể được sử dụng để nhận dạng đối tượng. Nó có thể cải thiện mức độ các phương tiện hiểu và phản ứng với môi trường xung quanh.
Ngày càng có nhiều người quan tâm đến việc tạo cấu trúc CNN nhanh hơn và hiệu quả hơn, bao gồm cả CNN di động. Chúng dự kiến sẽ được sử dụng trên các thiết bị tiêu thụ ít năng lượng như điện thoại thông minh và thiết bị đeo tay.
Bình luận