Cos’è la Rete Neurale Convoluzionale

Una rete neurale è un vasto sistema software e/o hardware che assomiglia al modello dei neuroni e al loro funzionamento nel cervello umano. A differenza delle reti neurali tradizionali, le reti neurali convoluzionali sono più efficienti grazie ai loro neuroni organizzati come il lobo frontale negli esseri umani e negli animali. È l’area. Per chi non lo sa, quest’area elabora gli stimoli visivi.

Gli strati neuronali coprono il campo visivo, garantendo al tempo stesso che non ci siano problemi di elaborazione delle immagini come quelli delle reti neurali tradizionali. Le reti neurali convoluzionali utilizzano un sistema simile a un percotrone multiplayer sviluppato per ridurre al minimo i requisiti di elaborazione.gli strati CNN contengono uno strato di uscita, uno strato di ingresso, e anche uno strato nascosto che include strati multipli di pooling, strati convoluzionali, strati di normalizzazione e strati completamente connessi.

Con una maggiore efficienza e limitazioni minime, le reti neurali convoluzionali sono significativamente più efficaci e più facili da addestrare per l’elaborazione naturale delle immagini e del linguaggio.

Formazione – L’elemento più importante delle reti neurali

La formazione è probabilmente la parte più importante delle reti neurali. Gli aspiranti scienziati dei dati spesso si chiedono come gli strati di Conv si convertono in curve e bordi e come gli strati completamente connessi sappiano quale mappa di attivazione dovrebbe seguire.

I computer possono regolare i loro pesi o filtrare i valori attraverso un processo di addestramento popolare noto come backpropagazione. Come discusso in precedenza, le reti neurali tracciano delle parallele al cervello umano, e dobbiamo guardare come le nostre menti lavorano per comprenderlo.

Il nostro cervello è fresco quando siamo bambini, e non sappiamo cosa sia un uccello, un cane o un gatto, perché la nostra mente non è sufficientemente allenata. La CNN funziona in modo simile – i suoi filtri filtrano i valori, e i pesi possono distinguere la differenza tra un oggetto e l’altro. Non sanno se devono cercare curve, bordi o qualsiasi altra forma. Man mano che invecchiamo, i nostri insegnanti e i nostri genitori ci mostrano varie immagini e video, fornendoci le etichette corrispondenti per le cose che vediamo nella vita di tutti i giorni.

L’idea di guardare le etichette e le immagini è lo stesso processo di formazione usato per le reti neurali convoluzionali. Più si addestrano i filtri, più diventano sofisticati ed efficienti – e a giudicare dai progressi delle varie piattaforme online, sarebbe giusto dire che ci sono stati progressi monumentali in questa tecnologia.

Sarebbe giusto dire che una CNN è un algoritmo completo di apprendimento profondo in grado di prendere immagini di input e di assegnare importanza a numerosi oggetti e aspetti della foto per distinguerli. Sareste sorpresi di apprendere che una rete neurale convoluzionale richiede una preelaborazione significativamente più bassa, specialmente se paragonata a tonnellate di altri algoritmi.

I metodi primitivi usati per avere filtri progettati a mano. Tuttavia, con un’adeguata formazione, CNN o ConvNet possono imparare queste caratteristiche e filtri con il minimo sforzo. L’architettura della rete neurale convoluzionale è paragonabile ai neuroni del cervello umano e al suo modello di connettività. I neuroni indipendenti rispondono solo a stimoli nella regione ristretta del campo visivo, che alcuni amano chiamare “il campo ricettivo”. Un gruppo di tali campi si intersecano e coprono interamente l’area visiva.

Pooling, Padding, Kernel e perché sono importanti per la CNN

Kernel

Il kernel è un filtro usato nelle reti neurali convoluzionali per estrarre le caratteristiche di un’immagine. Questa matrice si muove sopra i dati di input ed esegue il prodotto del punto con la sua sotto regione. Il movimento del kernel nei dati di input è in funzione del valore di stride. Per esempio, se c’è un valore di stride di due, il kernel si muoverà di due colonne di pixel nella matrice. Il Kernel è una parte critica della CNN in quanto estrae caratteristiche altamente dettagliate come i bordi da varie immagini.

Messa in comune (Pooling)

Il pooling è principalmente il ridimensionamento di un’immagine acquisita da livelli precedenti. È paragonabile al ridimensionamento di una foto per ridurre la densità dei pixel. Il max pooling è un tipo di pooling popolare usato da molti. Per esempio, si pianta in pool con un rapporto di due. Ridurrà la larghezza e l’altezza dell’immagine a metà. Pertanto, si comprimono i pixel (uno ogni quattro) in una griglia di 2 per 2, seguita da una mappatura ad un nuovo pixel.
Dovete prendere il valore più grande dai quattro pixel per il max pooling. Quindi, un singolo nuovo pixel rappresenta essenzialmente quattro pixel più vecchi, utilizzando il valore più grande dei quattro pixel. Questo processo avviene per ogni gruppo contenente quattro pixel intorno all’immagine

Imbottitura (Padding)

L’imbottitura è vitale per le reti neurali convoluzionali. Perché? Perché aggiunge più pixel nella parte esterna dell’immagine. Se il padding è zero, anche il valore di ogni pixel aggiunto sarà zero. D’altra parte, se il padding zero è uguale a uno, ci sarà un pixel spesso che circonda l’immagine originale e il suo valore di pixel sarà zero.
Ogni volta che usiamo il kernel per la scansione dell’immagine, la sua dimensione diventa più piccola. Si può evitare questo e preservare la dimensione originale dell’immagine utilizzando il padding, aggiungendo pixel extra al bordo dell’immagine.

Un’innovazione rivoluzionaria

All’inizio, sentire il termine “reti neurali convoluzionali” vi farà pensare a una strana combinazione di matematica, biologia e alcuni elementi di CS. Tuttavia, a ben guardare, vi renderete conto che si tratta di una delle innovazioni più innovative nel campo della visione artificiale. Le reti neurali hanno assunto un ruolo di primo piano nel 2012, quando Alex Krizhevsky, esperto di machine learning, le ha utilizzate per ottenere il primo premio del concorso ImageNet.

Alex ha ridotto significativamente il record di errori di classificazione, portandolo al 15% – un enorme miglioramento rispetto al precedente record del ventisei per cento. È una ragione enorme per cui molte aziende hanno utilizzato l’apprendimento approfondito al loro servizio. Ecco un elenco di alcune piattaforme online di alto profilo che sfruttano le reti neurali per fornire alle persone un’esperienza migliore:

Facebook
Vi siete mai chiesti come funziona il famoso algoritmo di tagging automatico di Facebook? La risposta è la rete neurale.

Amazon
La raccomandazione del prodotto che si ottiene su Amazon e su diverse altre piattaforme simili è dovuta alle reti neurali.

Google
Le reti neurali sono la ragione delle eccellenti capacità di ricerca di immagini di Google.

Instagram
La solida infrastruttura di ricerca di Instagram è possibile perché la rete dei social media utilizza le reti neurali.

Pinterest
L’eccellente personalizzazione del profilo che si ottiene su Pinterest è possibile grazie all’utilizzo di reti neurali.

Le reti neuronali di tipovoluzionale possono catturare le dipendenze temporali e spaziali

Sarebbe corretto affermare che le immagini sono una matrice di vari valori di pixel.
Perché non si può appiattire l’immagine, alimentandola ad un percettore di alto livello per una migliore classificazione? Perché è un po’ più complicato di così. Quando si tratta di semplici immagini binarie, il punteggio di precisione che questo metodo fornirà sarà nella media. Tuttavia, non sarebbe preciso con immagini complesse, specialmente quelle con un’elevata dipendenza dai pixel.

Un ConvNet o una CNN possono catturare con successo le dipendenze temporali e spaziali di un’immagine utilizzando i relativi filtri. Le prestazioni dell’architettura sono drasticamente migliori e forniscono una migliore adattabilità a vari set di dati di immagini grazie alla riduzione dei parametri utilizzati e alla natura riutilizzabile dei pesi. Con abbastanza tempo e dedizione, è possibile addestrare la rete a comprendere meglio la sofisticazione dell’immagine.

Uso delle reti neurali convoluzionali per l’elaborazione delle immagini

Lo scopo principale delle CNN è quello di elaborare le immagini. Vediamo come gli esperti usano le reti neurali convoluzionali per classificare le immagini.

Identificazione delle immagini

La classificazione o identificazione dell’immagine è il compito di ottenere un’immagine e di fornire un output che descriva al meglio gli oggetti. Gli esseri umani imparano questo compito dal momento in cui entrano in questo mondo. È la prima abilità che imparano, e che gli viene naturale e senza sforzo quando diventiamo adulti. Nella maggior parte dei casi, possiamo identificare un oggetto, un ambiente o una persona senza pensarci due volte.

Come possiamo adottare queste abilità? Come possiamo riconoscere i vari modelli in millisecondi? La risposta è la conoscenza preliminare. L’apprendimento delle macchine e l’intelligenza artificiale sono molto simili al cervello umano, e possiamo addestrare le macchine a riconoscere le immagini senza fare uno sforzo cosciente.