¿Qué es la Red Neural Convolucional

Una red neuronal es un vasto sistema de software y/o hardware que se asemeja al patrón de las neuronas y su funcionamiento en el cerebro humano. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las redes neuronales convolutivas son más eficientes debido a que sus neuronas están organizadas como el lóbulo frontal en los seres humanos y los animales. Es el área. Para aquellos que no lo saben, esta área procesa los estímulos visuales.

Las capas de neuronas cubren el campo visual mientras aseguran que no haya problemas de procesamiento de imágenes como los de las redes neuronales tradicionales. Las redes neuronales convolucionales utilizan un sistema similar a un perceptrón multijugador desarrollado para minimizar los requerimientos de procesamiento. Las capas de la CNN contienen una capa de salida, una capa de entrada y también una capa oculta que incluye múltiples capas de agrupamiento, capas convolucionales, capas de normalización y capas totalmente conectadas.

Con una mayor eficiencia y mínimas limitaciones, las redes neuronales convolucionales son significativamente más eficaces y más fáciles de entrenar para el procesamiento de imágenes y lenguaje natural.

Entrenamiento – El elemento más importante de las redes neuronales

Se puede decir que el entrenamiento es la parte más importante de las redes neuronales. Los aspirantes a científicos de datos a menudo se preguntan cómo las capas de Conv se convierten en curvas y bordes y cómo las capas totalmente conectadas saben qué mapa de activación debería seguir.

Las computadoras pueden ajustar sus pesos o filtrar los valores a través de un proceso de entrenamiento popular conocido como retropropagación. Como ya se ha dicho, las redes neuronales establecen paralelismos con el cerebro humano, y debemos mirar cómo funciona nuestra mente para entenderlo.

Nuestros cerebros son frescos cuando somos bebés, y no sabemos lo que es un pájaro, un perro o un gato ya que nuestras mentes no tienen suficiente entrenamiento. La CNN funciona de manera similar – sus filtros filtran valores, y los pesos pueden decir la diferencia entre un objeto. No saben si deben buscar curvas, bordes o cualquier otra forma. A medida que crecemos, nuestros profesores y padres nos muestran varias imágenes y vídeos, proporcionándonos las etiquetas correspondientes a las cosas que vemos en la vida cotidiana.

La idea de mirar las etiquetas e imágenes es el mismo proceso de entrenamiento usado para las redes neuronales convolucionales. Cuanto más se entrenan los filtros, más sofisticados y eficientes se vuelven – y a juzgar por los progresos en varias plataformas online, sería justo decir que ha habido avances monumentales en esta tecnología.

Sería justo decir que una CNN es un completo algoritmo de aprendizaje profundo capaz de tomar imágenes de entrada y asignar importancia a numerosos objetos y aspectos en la foto para diferenciarlas. Te sorprendería saber que una red neuronal convolutiva requiere un pre-procesamiento significativamente menor, especialmente cuando se compara con toneladas de otros algoritmos.

Los métodos primitivos solían tener filtros diseñados a mano. Sin embargo, con una formación adecuada, CNN o ConvNet pueden aprender estas características y filtros con una mínima molestia. La arquitectura de la red neuronal convolucional es comparable a las neuronas del cerebro humano y su patrón de conectividad. Las neuronas independientes sólo responden a los estímulos en la región restringida del campo visual, que algunos también gustan de llamar “el campo receptivo”. Un grupo de tales campos se intersectan y cubren el área visual por completo.

El agrupamiento, el acolchado, el núcleo y por qué son importantes para la CNN

Núcleo (Kernel)

El núcleo es un filtro usado en la red neural convolucional para extraer las características de una imagen. Esta matriz se mueve por encima de los datos de entrada y lleva a cabo el producto del punto con su sub región. El movimiento del núcleo en los datos de entrada es de acuerdo con el valor de la zancada. Por ejemplo, si hay un valor de zancada de dos, el núcleo se moverá por dos columnas de píxeles en la matriz. El núcleo es una parte crítica de la CNN, ya que extrae características muy detalladas como los bordes de varias imágenes.

Agrupación (Pooling)

El pooling es principalmente la reducción de escala de una imagen adquirida de capas anteriores. Es comparable a encoger una foto para reducir la densidad de píxeles. El “pooling” máximo es un tipo de “pooling” popular usado por muchos. Por ejemplo, se planta un pool con una proporción de dos. Cortará el ancho y la altura de tu imagen a la mitad. Por lo tanto, comprimes los píxeles (uno de cada cuatro) en una cuadrícula de 2 por 2, seguido por el mapeo de un nuevo píxel.
Tienes que tomar el valor más grande de los cuatro píxeles para la agrupación máxima. Así, un solo píxel nuevo esencialmente representa cuatro más antiguos utilizando el valor más grande de los cuatro píxeles. Este proceso ocurre para cada grupo que contiene cuatro píxeles alrededor de la imagen

Acolchado (Padding)

El acolchado es vital para las redes neuronales convolucionales. ¿Por qué? Porque añade más píxeles en la parte exterior de la imagen. Si el relleno es cero, el valor de cada píxel que añada también será cero. Por otro lado, si el relleno cero es igual a uno, habrá un píxel grueso rodeando la imagen original, y su valor de píxel será cero.
Cada vez que usamos el núcleo para escanear la imagen, su tamaño se reduce. Puede evitar eso y preservar el tamaño original de la imagen utilizando el relleno, añadiendo píxeles adicionales al borde de la imagen.

Una innovación innovadora

Al principio, al escuchar el término “redes neuronales convolucionales” se pensará en una extraña combinación de matemáticas, biología y algunos elementos de CS, pero al examinarlo más de cerca se dará cuenta de que se trata de una de las innovaciones más revolucionarias en el campo de la visión por computador. Las redes neuronales se destacaron en 2012 cuando el experto en aprendizaje de máquinas Alex Krizhevsky las utilizó para obtener el primer premio en el concurso ImageNet.

Alex bajó significativamente el registro de error de clasificación, llevándolo al quince por ciento – una mejora masiva sobre el registro anterior del veintiséis por ciento. Es una razón masiva por la que muchas empresas han estado utilizando el aprendizaje profundo en su servicio. Aquí hay una lista de algunas plataformas online de alto perfil que aprovechan las redes neuronales para proporcionar a la gente una experiencia mejorada:

Facebook
¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona el famoso algoritmo de etiquetado automático de Facebook? La respuesta es redes neuronales.

Amazon
La recomendación de productos que se obtiene en Amazon y otras plataformas similares se debe a las redes neuronales.

Google
Las redes neuronales son la razón de las magníficas capacidades de búsqueda de imágenes de Google.

Instagram
La sólida infraestructura de búsqueda de Instagram es posible porque la red de medios sociales utiliza redes neuronales.

Pinterest
La excelente personalización del perfil que se obtiene en Pinterest es posible gracias al uso de redes neuronales.

Las redes neuronales convolucionales pueden capturar dependencias temporales y espaciales

Sería justo afirmar que las imágenes son una matriz de varios valores de píxeles.
¿Por qué no se puede aplanar la imagen, alimentándola a un perceptrón de alto nivel para una mejor clasificación? Porque es un poco más complicado que eso. Cuando se trata de imágenes binarias simples, la puntuación de precisión que este método proporcionará será media. Sin embargo, no sería precisa con imágenes complejas, especialmente aquellas con alta dependencia de los píxeles.

Una ConvNet o CNN puede capturar con éxito las dependencias temporales y espaciales de una imagen usando filtros relevantes. El rendimiento de la arquitectura es drásticamente mejor y proporciona un mejor ajuste para varios conjuntos de datos de imágenes debido a la reducción de los parámetros utilizados, y la naturaleza reutilizable de los pesos. Con suficiente tiempo y dedicación, se puede entrenar a la red para entender mejor la sofisticación de la imagen.

Usar redes neuronales convolucionales para el procesamiento de imágenes

El propósito principal de las CNN es procesar imágenes. Veamos cómo los expertos utilizan las redes neuronales convolucionales para clasificar las imágenes.

Identificación de imágenes

La clasificación o identificación de imágenes es la tarea de obtener una imagen y proporcionar una salida que describa mejor los objetos. Los seres humanos aprenden esta tarea desde el momento en que entran en este mundo. Es la primera habilidad que aprenden, y les llega sin esfuerzo y de forma natural cuando nos convertimos en adultos. En la mayoría de los casos, podemos identificar un objeto, un entorno o una persona sin pensarlo dos veces.

¿Cómo adoptamos estas habilidades? ¿Cómo podemos reconocer varios patrones en milisegundos? La respuesta es el conocimiento previo. El aprendizaje de las máquinas y la IA son bastante similares al cerebro humano, y podemos entrenar a las máquinas para asegurarnos de que pueden reconocer imágenes sin hacer un esfuerzo consciente.