Qu’est-ce que le réseau de neurones convolutifs ?

Un réseau neuronal est un vaste système logiciel et/ou matériel qui ressemble au schéma des neurones et à leur fonctionnement dans le cerveau humain. Contrairement aux réseaux neuronaux traditionnels, les réseaux neuronaux convolutifs sont plus efficaces en raison de leurs neurones organisés comme le lobe frontal chez les êtres humains et les animaux. C’est la zone. Pour ceux qui ne le savent pas, cette zone traite les stimuli visuels.

Les couches de neurones couvrent le champ visuel tout en garantissant qu’il n’y a pas de problèmes de traitement d’image comme ceux des réseaux neuronaux traditionnels. Les réseaux neuronaux convolutionnels utilisent un système similaire à un perceptron multijoueurs développé pour minimiser les besoins de traitement. Les couches CNN contiennent une couche de sortie, une couche d’entrée, et également une couche cachée comprenant plusieurs couches de regroupement, des couches convolutionnelles, des couches de normalisation et des couches entièrement connectées.

Avec une efficacité accrue et des limitations minimales, les réseaux neuronaux convolutifs sont nettement plus efficaces et plus faciles à former pour le traitement des images naturelles et du langage.

La formation – l’élément le plus important des réseaux neuronaux

La formation est sans doute la partie la plus importante des réseaux neuronaux. Les scientifiques en herbe se demandent souvent comment les couches convulsives se transforment en courbes et en arêtes et comment des couches entièrement connectées savent quelle carte d’activation elles doivent suivre.

Les ordinateurs peuvent ajuster leurs poids ou filtrer les valeurs grâce à un processus d’entraînement populaire connu sous le nom de rétropropagation. Comme nous l’avons vu précédemment, les réseaux de neurones établissent des parallèles avec le cerveau humain, et nous devons examiner comment notre esprit fonctionne pour le comprendre.

Notre cerveau est frais quand nous sommes bébés, et nous ne savons pas ce qu’est un oiseau, un chien ou un chat car notre esprit n’est pas suffisamment entraîné. CNN fonctionne de la même manière – ses filtres filtrent les valeurs, et les poids peuvent faire la différence entre un objet. Ils ne savent pas s’ils doivent chercher des courbes, des arêtes ou toute autre forme. En vieillissant, nos professeurs et nos parents nous montrent diverses images et vidéos, nous fournissant des étiquettes correspondantes pour les choses que nous voyons dans la vie quotidienne.

L’idée de regarder des étiquettes et des images est le même processus de formation que celui utilisé pour les réseaux neuronaux convolutifs. Plus vous entraînez les filtres, plus ils deviennent sophistiqués et efficaces – et à en juger par les progrès réalisés sur diverses plateformes en ligne, il serait juste de dire que cette technologie a connu des avancées monumentales.

Il serait juste de dire qu’un CNN est un algorithme complet d’apprentissage profond capable de prendre des images d’entrée et d’attribuer de l’importance à de nombreux objets et aspects de la photo pour les différencier. Vous seriez surpris d’apprendre qu’un réseau neuronal convolutif nécessite un prétraitement nettement moins important, surtout si on le compare à des tonnes d’autres algorithmes.

Des méthodes primitives utilisées pour avoir des filtres conçus à la main. Cependant, avec une formation adéquate, CNN ou ConvNet peuvent apprendre ces caractéristiques et ces filtres avec un minimum de difficultés. L’architecture du réseau neuronal convolutif est comparable aux neurones du cerveau humain et à son schéma de connectivité. Les neurones indépendants ne répondent aux stimuli que dans la région restreinte du champ visuel, que certains aiment aussi appeler “le champ de réception”. Un groupe de ces champs se croisent et couvrent entièrement la zone visuelle.


Pooling, Padding, Kernel, et pourquoi ils sont importants pour CNN

Noyau (Kernel)

Le noyau est un filtre utilisé dans les réseaux de neurones convolutifs pour extraire les caractéristiques d’une image. Cette matrice se déplace au-dessus des données d’entrée et réalise le produit ponctuel avec sa sous-région. Le mouvement du Kernel dans les données d’entrée est fonction de la valeur de la foulée. Par exemple, s’il y a une valeur de pas de deux, le noyau se déplacera de deux colonnes de pixels dans la matrice. Le noyau est une partie critique de CNN car il extrait des caractéristiques très détaillées telles que les bords de diverses images.

Mise en commun (Pooling)

La mise en commun est principalement la réduction d’échelle d’une image acquise à partir de couches précédentes. Elle est comparable au rétrécissement d’une photo pour réduire la densité des pixels. La mise en commun maximale est un type de mise en commun populaire utilisé par beaucoup. Par exemple, vous plantez pour mettre en commun avec un rapport de deux. Il permet de réduire de moitié la largeur et la hauteur de votre image. Par conséquent, vous comprimez les pixels (un sur quatre) en une grille de 2 par 2, puis vous la mappez sur un nouveau pixel.
Vous devez prendre la plus grande valeur des quatre pixels pour obtenir un maximum de regroupement. Ainsi, un seul nouveau pixel représente essentiellement quatre anciens en utilisant la plus grande valeur des quatre pixels. Ce processus se produit pour chaque groupe contenant quatre pixels tout autour de l’image

Rembourrage (Padding)

Le rembourrage est vital pour les réseaux neuronaux convolutifs. Pourquoi ? Parce qu’il ajoute des pixels à la partie extérieure de l’image. Si le remplissage est égal à zéro, la valeur de chaque pixel ajouté sera également égale à zéro. Si le remplissage est égal à zéro, la valeur de chaque pixel que vous ajoutez sera également égale à zéro. En revanche, si le remplissage zéro est égal à un, un pixel épais entourera l’image originale et sa valeur sera égale à zéro.
Chaque fois que nous utilisons le noyau pour scanner l’image, sa taille devient plus petite. Vous pouvez éviter cela et préserver la taille originale de l’image en utilisant un rembourrage, en ajoutant des pixels supplémentaires à la bordure de votre image.

Une innovation révolutionnaire

Au début, entendre l’expression “réseaux neuronaux convolutifs” vous fera penser à une étrange combinaison de mathématiques, de biologie et de certains éléments de la CS, mais en y regardant de plus près, vous vous rendrez compte qu’il s’agit d’une des innovations les plus révolutionnaires dans le domaine de la vision par ordinateur. Les réseaux neuronaux ont pris de l’importance en 2012, lorsque l’expert en apprentissage machine Alex Krizhevsky les a utilisés pour obtenir le premier prix du concours ImageNet.

Alex a fait chuter le taux d’erreur de classification de manière significative, le portant à quinze pour cent – une amélioration massive par rapport au précédent record de vingt-six pour cent. C’est la raison pour laquelle de nombreuses entreprises ont utilisé l’apprentissage approfondi au cœur de leur service. Voici une liste de quelques plates-formes en ligne très en vue qui tirent parti des réseaux neuronaux pour offrir aux gens une expérience améliorée :

Facebook
Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionne le fameux algorithme de marquage automatique de Facebook ? La réponse se trouve dans les réseaux de neurones.

Amazon
La recommandation de produits que vous obtenez sur Amazon et plusieurs autres plateformes similaires est due aux réseaux neuronaux.

Google
Les réseaux neuronaux sont à l’origine des superbes capacités de recherche d’images de Google.

Instagram
La solide infrastructure de recherche d’Instagram est possible parce que le réseau de médias sociaux utilise des réseaux neuronaux.

Pinterest
L’excellente personnalisation des profils que vous obtenez sur Pinterest est possible grâce à l’utilisation de réseaux neuronaux.

Les réseaux de neurones convolutionnels peuvent capturer les dépendances temporelles et spatiales

Il serait juste de prétendre que les images sont une matrice de diverses valeurs de pixels.
Pourquoi ne pas aplatir l’image et la transmettre à un perceptron de haut niveau pour une meilleure classification ? Parce que c’est un peu plus compliqué que cela. Lorsqu’il s’agit d’images binaires simples, le score de précision que cette méthode fournira serait moyen. Cependant, elle ne serait pas précise avec des images complexes, en particulier celles qui dépendent fortement des pixels.

Un ConvNet ou un CNN peut réussir à capturer les dépendances temporelles et spatiales d’une image en utilisant des filtres appropriés. Les performances de l’architecture sont nettement meilleures et permettent une meilleure adaptation aux différents ensembles de données d’images en raison de la réduction des paramètres utilisés et de la nature réutilisable des poids. Avec suffisamment de temps et de dévouement, vous pouvez former le réseau pour mieux comprendre la sophistication de l’image.

Utilisation de réseaux neuronaux convolutifs pour le traitement des images

L’objectif principal des CNN est de traiter les images. Voyons comment les experts utilisent les réseaux neuronaux convolutifs pour classer les images.

Identification des images

La classification ou l’identification des images consiste à obtenir une image et à fournir un résultat qui décrit au mieux les objets. Les êtres humains apprennent cette tâche dès qu’ils entrent dans ce monde. C’est la première compétence qu’ils apprennent, et elle leur vient sans effort et naturellement lorsque nous devenons adultes. Dans la plupart des cas, nous pouvons identifier un objet, un environnement ou une personne sans y réfléchir à deux fois.

Comment adopter ces compétences ? Comment pouvons-nous reconnaître différents modèles en quelques millisecondes ? La réponse est la connaissance préalable. L’apprentissage machine et l’IA sont assez similaires au cerveau humain, et nous pouvons former les machines pour qu’elles puissent reconnaître des images sans faire d’effort conscient.