你有沒有想過自動駕駛汽車是如何知道什麼時候紅燈停下來的,或者你的手機是如何識別你的臉的?
這就是卷積神經網絡或簡稱 CNN 的用武之地。
CNN 類似於人腦,可以分析圖像以確定圖像中發生了什麼。 這些網絡甚至可以檢測到人類會忽略的東西!
在這篇文章中,我們將探索 CNN 深入學習 語境。 讓我們看看這個令人興奮的領域能為我們提供什麼!
什麼是深度學習?
深度學習是一種 人工智能. 它使計算機能夠學習。
深度學習使用複雜的數學模型處理數據。 因此,計算機可以檢測模式並對數據進行分類。
在用很多例子訓練之後,它也可以做出決定。
為什麼我們對深度學習中的 CNN 感興趣?
卷積神經網絡 (CNN) 是深度學習的重要組成部分。
它們允許計算機理解圖片和其他 視覺數據. 通過在深度學習中使用 CNN,我們可以訓練計算機根據它們“看到”的內容來檢測模式和識別對象。
CNN充當深度學習的眼睛,協助計算機了解環境!
來自大腦架構的靈感
CNN 從大腦解釋信息的方式中汲取靈感。 CNN 中的人工神經元或節點接受輸入、處理它們並將結果作為輸出傳遞,就像大腦神經元在整個身體中所做的那樣。
輸入層
標準的輸入層 神經網絡 接收數組形式的輸入,例如圖片像素。 在 CNN 中,圖片作為輸入提供給輸入層。
隱藏層
CNN 中有幾個隱藏層,它們使用數學從圖片中提取特徵。 有幾種層,包括完全鏈接的、整流的線性單元、池化層和卷積層。
卷積層
從輸入圖片中提取特徵的第一層是卷積層。 輸入圖像經過過濾,結果是突出圖像關鍵元素的特徵圖。
稍後匯集
池化層用於縮小特徵圖的大小。 它加強了模型對移動輸入圖片位置的抵抗力。
整流線性單元層 (ReLU)
ReLU 層用於賦予模型非線性。 前一層的輸出被這一層激活。
全連接層
全連接層對項目進行分類,並在輸出層為其分配唯一ID,即全連接層。
CNN 是前饋網絡
數據僅以一種方式從輸入流向輸出。 他們的結構受到大腦視覺皮層的啟發,視覺皮層由基本細胞和復雜細胞的交替層組成。
CNN 是如何訓練的?
考慮一下您正在嘗試教計算機識別貓。
你向它展示許多貓的圖像,同時說:“這是一隻貓。” 在觀看了足夠多的貓的圖像後,計算機開始識別尖耳朵和鬍鬚等特徵。
CNN 的運作方式非常相似。 電腦上顯示幾張照片,並給出了每張圖片中的東西的名稱。
然而,CNN 將圖像分成更小的部分,例如區域。 而且,它學會識別這些區域中的特徵,而不是僅僅將圖像作為一個整體來查看。
因此,CNN 的初始層可能只檢測基本特徵,如邊緣或角落。 然後,下一層以此為基礎來識別更詳細的特徵,如形式或紋理。
隨著計算機查看更多圖像,圖層不斷調整和磨練這些品質。 它一直持續到它變得非常熟練地識別它所接受的訓練,無論是貓、臉還是其他任何東西。
強大的深度學習工具:CNN 如何改變圖像識別
通過識別和理解圖像中的模式,CNN 已經改變了圖像識別。 由於它們提供的結果具有很高的準確性,因此 CNN 是圖像分類、檢索和檢測應用程序的最有效架構。
他們經常產生出色的結果。 而且,它們在實際應用中精確定位和識別照片中的對象。
在圖片的任何部分尋找圖案
無論圖案出現在圖片中的什麼位置,CNN 都能識別它。 他們可以從圖片中的任何位置自動提取視覺特徵。
這要歸功於它們被稱為“空間不變性”的能力。 通過簡化流程,CNN 可以直接從照片中學習,而無需提取人體特徵。
更快的處理速度和更少的內存使用
與傳統流程相比,CNN 處理圖片的速度更快、效率更高。 這是池化層的結果,它減少了處理圖片所需的參數數量。
這樣,它們可以降低內存使用和處理成本。 許多領域使用 CNN,例如; 人臉識別、視頻分類和圖片分析。 他們甚至習慣了 對星系進行分類.
現實生活中的例子
Google圖片 是 CNN 在現實世界中的一種用途,使用它們來識別圖片中的人和物體。 而且, 天藍 和 Amazon 提供使用 CNN 標記和識別對象的圖像識別 API。
深度學習平台提供使用數據集訓練神經網絡的在線接口,包括圖片識別任務 NVIDIA 數字.
這些應用展示了 CNN 如何用於各種任務,從小規模商業用例到組織照片。 可以想到更多的例子。
卷積神經網絡將如何發展?
醫療保健是一個引人入勝的行業,CNN 有望在其中產生重大影響。 例如,它們可用於評估 X 射線和 MRI 掃描等醫學圖片。 它們可以幫助臨床醫生更快、更準確地診斷疾病。
自動駕駛汽車是另一個有趣的應用,其中 CNN 可用於對象識別。 它可以提高車輛對周圍環境的理解和反應能力。
越來越多的人也對創建更快、更有效的 CNN 結構感興趣,包括移動 CNN。 它們有望用於智能手機和可穿戴設備等低功耗設備。
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