Was ist ein konvolutionäres neuronales Netzwerk?

Ein neuronales Netzwerk ist ein riesiges Software- und/oder Hardwaresystem, das dem Muster von Neuronen und ihrer Funktionsweise im menschlichen Gehirn ähnelt. Im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzen sind konvolutionäre neuronale Netze effizienter, da ihre Neuronen wie der Frontallappen bei Menschen und Tieren organisiert sind. Es ist das Gebiet. Für diejenigen, die es nicht wissen, dieses Gebiet verarbeitet visuelle Reize.

Die Neuronenschichten decken das Gesichtsfeld ab und sorgen dafür, dass es keine Bildverarbeitungsprobleme wie in traditionellen neuronalen Netzen gibt. CNN-Schichten enthalten eine Ausgabeschicht, eine Eingabeschicht und auch eine verborgene Schicht mit mehreren Pooling-Schichten, Faltungsschichten, Normalisierungsschichten und vollständig verbundenen Schichten.

Mit verbesserter Effizienz und minimalen Einschränkungen sind die neuronalen Faltungsnetzwerke wesentlich effektiver und leichter für die natürliche Bild- und Sprachverarbeitung zu trainieren.

Training – Das wichtigste Element Neuronaler Netze

Die Ausbildung ist wohl der wichtigste Teil der neuronalen Netze. Aufstrebende Datenwissenschaftler fragen sich oft, wie Conv-Schichten in Kurven und Kanten umgewandelt werden und wie vollständig verbundene Schichten wissen, welcher Aktivierungskarte sie folgen sollen.

Computer können ihre Gewichte oder Filterwerte durch einen beliebten Trainingsprozess, der als Backpropagation bekannt ist, anpassen. Wie bereits erwähnt, ziehen neuronale Netze Parallelen zum menschlichen Gehirn, und wir müssen uns ansehen, wie unser Verstand arbeitet, um es zu verstehen.

Unsere Gehirne sind frisch, wenn wir Babys sind, und wir wissen nicht, was ein Vogel, ein Hund oder eine Katze ist, da unser Verstand nicht ausreichend trainiert ist. CNN funktioniert ähnlich – seine Filter filtern Werte, und Gewichte können den Unterschied zwischen einem Objekt erkennen. Sie wissen nicht, ob sie nach Kurven, Kanten oder irgendeiner anderen Form suchen sollen. Wenn wir älter werden, zeigen uns unsere Lehrer und Eltern verschiedene Bilder und Videos, die uns mit entsprechenden Beschriftungen für die Dinge, die wir im Alltag sehen, versehen.

Die Idee, Etiketten und Bilder anzuschauen, ist derselbe Trainingsprozess, der auch für konvolutionäre neuronale Netze verwendet wird. Je mehr man die Filter trainiert, desto ausgefeilter und effizienter werden sie – und wenn man sich die Fortschritte in verschiedenen Online-Plattformen ansieht, kann man mit Fug und Recht sagen, dass es in dieser Technologie monumentale Fortschritte gegeben hat.

Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass ein CNN ein umfassender Algorithmus für tiefes Lernen ist, der Eingabebilder aufnehmen und zahlreichen Objekten und Aspekten auf dem Foto Bedeutung beimessen kann, um sie voneinander zu unterscheiden. Sie wären überrascht zu erfahren, dass ein konvolutionelles neuronales Netz eine deutlich geringere Vorverarbeitung erfordert, insbesondere im Vergleich zu Tonnen anderer Algorithmen.

Primitive Methoden, bei denen handgefertigte Filter verwendet wurden. Mit entsprechender Schulung können CNN oder ConvNet diese Eigenschaften und Filter jedoch mit minimalem Aufwand erlernen. Die Architektur des Convolutional Neural Network ist vergleichbar mit den Neuronen des menschlichen Gehirns und seinem Konnektivitätsmuster. Unabhängige Neuronen reagieren nur auf Reize in der eingeschränkten Region des Gesichtsfeldes, die einige auch gerne als “das rezeptive Feld” bezeichnen. Eine Gruppe solcher Felder überschneiden sich und bedecken das gesamte Gesichtsfeld.
Pooling, Padding, Kernel und warum sie für CNN wichtig sind

Kernel

Der Kernel ist ein Filter, der im neuronalen Faltungsnetz verwendet wird, um die Merkmale eines Bildes zu extrahieren. Diese Matrix bewegt sich über die Eingabedaten und führt das Punktprodukt mit seiner Unterregion aus. Die Bewegung des Kernels in den Eingabedaten erfolgt entsprechend dem Schrittwert. Wenn beispielsweise ein Schrittwert von zwei vorhanden ist, bewegt sich der Kernel um zwei Pixelspalten in der Matrix. Der Kernel ist ein kritischer Teil von CNN, da er hochdetaillierte Merkmale wie Kanten aus verschiedenen Bildern extrahiert.

Bündelung (Pooling)

Unter Pooling versteht man in erster Linie das Herunterskalieren eines Bildes, das aus früheren Schichten gewonnen wurde. Es ist vergleichbar mit der Verkleinerung eines Fotos zur Verringerung der Pixeldichte. Max-Pooling ist ein beliebter Pooling-Typ, der von vielen verwendet wird. Sie pflanzen zum Beispiel mit einem Verhältnis von zwei auf Pool. Dadurch wird die Breite und Höhe Ihres Bildes auf die Hälfte reduziert. Daher wird jedes vierte Pixel (eines von vier) in einem Raster von 2 x 2 komprimiert und anschließend auf ein neues Pixel abgebildet.
Sie müssen den größten Wert von den vier Pixeln für die maximale Zusammenführung nehmen. Ein einzelnes neues Pixel repräsentiert also im Wesentlichen vier ältere Pixel, indem der größte Wert der vier Pixel verwendet wird. Dieser Prozess erfolgt für jede Gruppe, die vier Pixel rund um das Bild enthält.

Polsterung (Padding)

Die Polsterung ist für konvolutionäre neuronale Netzwerke unerlässlich. Warum? Wenn das Padding null ist, wird der Wert jedes Pixels, das Sie hinzufügen, ebenfalls null sein. Wenn andererseits das Null-Padding gleich eins ist, gibt es ein dickes Pixel, das das Originalbild umgibt, und sein Pixelwert ist Null.
Immer wenn wir den Kernel zum Scannen des Bildes verwenden, wird seine Größe kleiner. Sie können

Bündelung

Unter Pooling versteht man in erster Linie das Herunterskalieren eines Bildes, das aus früheren Schichten gewonnen wurde. Es ist vergleichbar mit der Verkleinerung eines Fotos zur Verringerung der Pixeldichte. Max-Pooling ist ein beliebter Pooling-Typ, der von vielen verwendet wird. Sie pflanzen zum Beispiel mit einem Verhältnis von zwei zu Pool. Dadurch wird die Breite und Höhe Ihres Bildes auf die Hälfte reduziert. Daher wird jedes vierte Pixel (eines von vier) in einem Raster von 2 x 2 komprimiert und anschließend auf ein neues Pixel abgebildet.
Sie müssen den größten Wert von den vier Pixeln für die maximale Zusammenführung nehmen. Ein einzelnes neues Pixel repräsentiert also im Wesentlichen vier ältere Pixel, indem der größte Wert der vier Pixel verwendet wird. Dieser Prozess erfolgt für jede Gruppe, die vier Pixel rund um das Bild enthält.

Polsterung

Die Polsterung ist für konvolutionäre neuronale Netzwerke unerlässlich. Warum? Wenn das Padding null ist, wird der Wert jedes Pixels, das Sie hinzufügen, ebenfalls null sein. Wenn andererseits das Null-Padding gleich eins ist, gibt es ein dickes Pixel, das das Originalbild umgibt, und sein Pixelwert ist Null.
Immer wenn wir den Kernel zum Scannen des Bildes verwenden, wird seine Größe kleiner. Sie können dies vermeiden und die Originalgröße des Bildes beibehalten, indem Sie Padding verwenden und zusätzliche Pixel an den Rand Ihres Bildes hinzufügen.

Eine bahnbrechende Innovation

Hört man zunächst den Begriff “Convolutional Neural Networks”, denkt man an eine merkwürdige Kombination aus Mathematik, Biologie und einigen CS-Elementen, doch bei genauerem Hinsehen wird man feststellen, dass es sich um eine der bahnbrechendsten Innovationen im Bereich der Computer Vision handelt. Neuronale Netzwerke kamen 2012 in den Vordergrund, als der Experte für maschinelles Lernen Alex Krizhevsky sie einsetzte, um den ersten Preis im ImageNet-Wettbewerb zu erhalten.

Alex Krizhevsky konnte den Rekord bei den Klassifizierungsfehlern deutlich senken und erreichte damit fünfzehn Prozent – eine massive Verbesserung gegenüber dem bisherigen Rekord von sechsundzwanzig Prozent. Dies ist ein wesentlicher Grund dafür, dass viele Unternehmen tief greifende Lernprozesse im Kern ihrer Dienstleistungen nutzen. Hier ist eine Liste einiger hochkarätiger Online-Plattformen, die die Vorteile neuronaler Netzwerke nutzen, um den Menschen eine verbesserte Erfahrung zu bieten:

Facebook
Haben Sie sich jemals gefragt, wie der berühmte automatische Tagging-Algorithmus von Facebook funktioniert? Die Antwort lautet Neuronale Netze.

Amazon
Die Produktempfehlung, die Sie bei Amazon und einigen anderen ähnlichen Plattformen erhalten, ist auf neuronale Netze zurückzuführen.

Google
Neuronale Netzwerke sind der Grund für die hervorragenden Bildsuchfunktionen von Google.


Instagram

Die solide Suchinfrastruktur von Instagram ist möglich, weil das soziale Mediennetzwerk neuronale Netze verwendet.

Pinterest
Die hervorragende Profilpersonalisierung, die Sie auf Pinterest erhalten, ist durch den Einsatz neuronaler Netze möglich.

Konvolutionäre neuronale Netzwerke können zeitliche und räumliche Abhängigkeiten erfassen

Es wäre fair zu behaupten, dass Bilder eine Matrix aus verschiedenen Pixelwerten sind. Warum können Sie das Bild nicht verflachen, indem Sie es zur besseren Klassifizierung an ein hochrangiges Perceptron leiten? Weil es etwas komplizierter ist als das. Wenn es sich um einfache Binärbilder handelt, wäre die Genauigkeit, die diese Methode liefert, durchschnittlich. Bei komplexen Bildern, insbesondere bei Bildern mit hoher Pixelabhängigkeit, wäre sie jedoch nicht genau.

Ein ConvNet oder CNN kann die zeitlichen und räumlichen Abhängigkeiten eines Bildes erfolgreich erfassen, indem es entsprechende Filter verwendet. Die Leistung der Architektur ist drastisch besser und bietet aufgrund der Reduzierung der verwendeten Parameter und der Wiederverwendbarkeit der Gewichte eine bessere Anpassung an verschiedene Bilddatensätze. Mit genügend Zeit und Hingabe können Sie das Netzwerk trainieren, um die Raffinesse des Bildes besser zu verstehen.

Verwendung konvolutionärer neuronaler Netze für die Bildverarbeitung

Der Hauptzweck von CNNs ist die Verarbeitung von Bildern. Schauen wir uns an, wie Experten faltende neuronale Netze verwenden, um Bilder zu klassifizieren.

Identifizierung von Bildern

Bildklassifizierung oder -identifizierung ist die Aufgabe, ein Bild zu erhalten und eine Ausgabe zu liefern, die die Objekte am besten beschreibt. Der Mensch lernt diese Aufgabe von dem Moment an, in dem er diese Welt betritt. Es ist die erste Fähigkeit, die er lernt, und sie kommt mühelos und natürlich zu ihm, wenn wir erwachsen werden. In den meisten Fällen können wir einen Gegenstand, eine Umgebung oder eine Person identifizieren, ohne zweimal nachzudenken.

Wie können wir uns diese Fähigkeiten aneignen? Wie können wir verschiedene Muster in Millisekunden erkennen? Die Antwort ist Vorwissen. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind dem menschlichen Gehirn sehr ähnlich, und wir können Maschinen so trainieren, dass sie Bilder ohne bewusste Anstrengung erkennen können.