Wat is Convolutional Neural Network

Een neuraal netwerk is een uitgebreid software- en/of hardwaresysteem dat lijkt op het patroon van neuronen en hun werking in het menselijk brein. In tegenstelling tot traditionele neurale netwerken zijn convolutionele neurale netwerken efficiënter door hun neuronen die georganiseerd zijn zoals de frontale kwab bij mens en dier. Het is het gebied. Voor degenen die het niet weten, dit gebied verwerkt visuele prikkels.

De neuronenlagen bedekken het visuele veld en zorgen ervoor dat er geen beeldverwerkingskwesties zijn zoals bij de traditionele neurale netwerken. Convolutionele neurale netwerken maken gebruik van een systeem dat vergelijkbaar is met een multiplayer perceptron dat is ontwikkeld voor het minimaliseren van de verwerkingseisen. CNN-lagen bevatten een uitvoerlaag, een invoerlaag en ook een verborgen laag met meerdere pooling lagen, convolutionele lagen, normalisatielagen en volledig verbonden lagen.

Met verbeterde efficiëntie en minimale beperkingen zijn convolutionele neurale netwerken aanzienlijk effectiever en eenvoudiger te trainen voor natuurlijke beeld- en taalverwerking.

Training – Het belangrijkste element van neurale netwerken

Opleiding is misschien wel het belangrijkste onderdeel van neurale netwerken. Inspirerende datawetenschappers vragen zich vaak af hoe de Conv-lagen in krommen en randen worden omgezet en hoe volledig verbonden lagen weten welke activeringskaart ze moeten volgen.

Computers kunnen hun gewichten of filterwaarden aanpassen door middel van een populair trainingsproces dat bekend staat als backpropagatie. Zoals eerder besproken, trekken neurale netwerken parallellen met het menselijk brein, en we moeten kijken naar hoe onze geest werkt om het te begrijpen.

Onze hersenen zijn fris als we baby’s zijn, en we weten niet wat een vogel, hond of kat is, omdat onze geest niet genoeg training heeft. CNN werkt op dezelfde manier – zijn filters filteren waarden, en gewichten kunnen het verschil tussen een object vertellen. Ze weten niet of ze moeten zoeken naar rondingen, randen of een andere vorm. Naarmate we ouder worden, laten onze leerkrachten en ouders ons verschillende beelden en video’s zien, die ons voorzien van de bijbehorende labels voor de dingen die we in het dagelijks leven zien.

Het idee om te kijken naar labels en afbeeldingen is hetzelfde trainingsproces dat wordt gebruikt voor convolutionele neurale netwerken. Hoe meer je de filters traint, hoe geavanceerder en efficiënter ze worden – en te oordelen naar de vooruitgang in verschillende online platformen, zou het eerlijk zijn om te zeggen dat er monumentale vooruitgang is geboekt in deze technologie.

Het zou eerlijk zijn om te zeggen dat een CNN een uitgebreid diepgaand leeralgoritme is dat in staat is om invoerbeelden te maken en belang toe te kennen aan tal van objecten en aspecten op de foto om het verschil te kunnen zien. Het zou je verbazen dat een convolutioneel neuraal netwerk aanzienlijk minder voorbewerking vereist, vooral in vergelijking met tonnen andere algoritmen.

Primitieve methoden die gebruikt worden om handgemaakte filters te hebben. Echter, met een adequate training kan CNN of ConvNet deze kenmerken en filters leren met een minimum aan gedoe. De architectuur van het convolutionaire neurale netwerk is vergelijkbaar met de neuronen van het menselijk brein en zijn connectiviteitspatroon. Onafhankelijke neuronen reageren alleen op stimuli in het beperkte gebied van het gezichtsveld, die door sommigen ook wel “het Ontvangveld” worden genoemd. Een groep van dergelijke velden kruisen elkaar en bedekken het visuele gebied volledig.

Pooling, Padding, Kernel, en Why they are Important for CNN

Kernel

De kernel is een filter dat wordt gebruikt in een convolutioneel neuraal netwerk om de kenmerken van een afbeelding te extraheren. Deze matrix beweegt zich boven de invoergegevens en voert het puntproduct met zijn subregio uit. De beweging van de kernel in de invoergegevens is afhankelijk van de stapgrootte. Als er bijvoorbeeld een stride waarde van twee is, zal de kernel met twee pixelkolommen in de matrix bewegen. De Kernel is een kritisch onderdeel van CNN, omdat deze hoge gedetailleerde kenmerken, zoals randen, uit verschillende afbeeldingen haalt.

Pooling

Pooling is in de eerste plaats de downscaling van een beeld dat uit vorige lagen is verkregen. Het is vergelijkbaar met het verkleinen van een foto voor het verminderen van de pixeldichtheid. Max pooling is een populair pooling type dat door velen wordt gebruikt. U plant bijvoorbeeld met een verhouding van twee. Het zal de breedte en de hoogte van uw beeld in de helft snijden. Daarom mist u pixels (een op de vier) tot een 2 bij 2 raster, gevolgd door het in kaart brengen tot een verse pixel.
U moet de grootste waarde uit de vier pixels halen voor een maximale pooling. Dus, een enkele nieuwe pixel vertegenwoordigt in wezen vier oudere pixels door de grootste waarde van de vier pixels te gebruiken. Dit proces gebeurt voor elke groep die vier pixels rondom de afbeelding bevat.

Vulling (Padding)

Vulling is van vitaal belang voor convolutionele neurale netwerken. Waarom? Omdat het meer pixels toevoegt aan het buitenste gedeelte van de afbeelding. Als de padding nul is, zal de waarde van elke pixel die je toevoegt ook nul zijn. Aan de andere kant, als zero padding gelijk is aan één, zal er een dikke pixel rondom de originele afbeelding zijn, en zal de pixelwaarde nul zijn.
Wanneer we de kernel gebruiken voor het scannen van de afbeelding, wordt deze kleiner. U kunt dat vermijden en de originele grootte van de afbeelding behouden door gebruik te maken van opvulling en extra pixels toe te voegen aan de rand van uw afbeelding.

Een baanbrekende innovatie

Als je de term “convolutionele neurale netwerken” hoort, denk je in eerste instantie aan een vreemde combinatie van wiskunde, biologie en enkele CS elementen. Bij nader inzien zul je echter beseffen dat het een van de meest grensverleggende innovaties op het gebied van computervisie is. Neurale netwerken kwamen in 2012 naar voren als machine learning expert Alex Krizhevsky gebruikte ze om de eerste prijs te winnen in de ImageNet competitie.

Alex liet het classificatiefoutenrecord aanzienlijk dalen en bracht het op vijftien procent – een enorme verbetering ten opzichte van het vorige record van zesentwintig procent. Het is een enorme reden waarom veel bedrijven gebruik hebben gemaakt van deep learning in de kern van hun dienstverlening. Hier is een lijst van een aantal belangrijke online platforms die gebruik maken van neurale netwerken om mensen een betere ervaring te bieden:

Facebook
Heb je je ooit afgevraagd hoe het beroemde automatische tagging-algoritme van Facebook werkt? Het antwoord is neurale netwerken.

Amazone
De productaanbeveling die je krijgt op Amazon en verschillende andere vergelijkbare platforms is vanwege neurale netwerken.

Google
Neurale netwerken zijn de reden voor de uitstekende mogelijkheden van Google om afbeeldingen te zoeken.

Instagram
De solide zoekinfrastructuur van Instagram is mogelijk omdat het social media-netwerk gebruik maakt van neurale netwerken.

Pinterest
De uitstekende profielpersonalisatie die u op Pinterest krijgt is mogelijk door het gebruik van neurale netwerken.

Convolutionele neurale netwerken kunnen temporele en ruimtelijke afhankelijkheden vastleggen

Het zou eerlijk zijn om te beweren dat beelden een matrix van verschillende pixelwaarden zijn.
Waarom kun je het beeld niet platdrukken, zodat het naar een perceptron van hoog niveau wordt geleid voor een betere classificatie? Omdat het iets ingewikkelder is dan dat. Als het gaat om eenvoudige binaire afbeeldingen, zou de precisiescore die deze methode oplevert gemiddeld zijn. Het zou echter niet nauwkeurig zijn met complexe beelden, vooral die met een hoge pixelafhankelijkheid.

Een ConvNet of CNN kan met succes de temporele en ruimtelijke afhankelijkheden van een beeld vastleggen door gebruik te maken van relevante filters. De prestaties van de architectuur zijn drastisch beter en bieden een betere pasvorm voor verschillende beelddatasets vanwege de vermindering van de gebruikte parameters en de herbruikbare aard van de gewichten. Met voldoende tijd en toewijding kunt u het netwerk trainen om de verfijning van het beeld beter te begrijpen.

Convolutionele neurale netwerken gebruiken voor beeldverwerking

Het belangrijkste doel van CNN’s is het verwerken van beelden. Laten we eens kijken naar hoe experts convolutionele neurale netwerken gebruiken om beelden te classificeren.

Beeldidentificatie

Beeldclassificatie of -identificatie is de taak om een beeld te krijgen en een output te leveren die de objecten het best beschrijft. De mens leert deze taak vanaf het moment dat hij deze wereld betreedt. Het is de eerste vaardigheid die ze leren, en het gaat hen moeiteloos en op een natuurlijke manier aan wanneer we volwassen worden. In de meeste gevallen kunnen we een object, een omgeving of een persoon identificeren zonder twee keer na te denken.

Hoe nemen we deze vaardigheden over? Hoe kunnen we verschillende patronen in milliseconden herkennen? Het antwoord is voorkennis. Machine-leren en AI zijn vergelijkbaar met het menselijk brein, en we kunnen machines trainen om ervoor te zorgen dat ze beelden kunnen herkennen zonder een bewuste inspanning te leveren.