O que é a Rede Neural Convolucional

Uma rede neural é um vasto sistema de software e/ou hardware que se assemelha ao padrão dos neurónios e o seu funcionamento no cérebro humano. Ao contrário das redes neurais tradicionais, as redes neurais convolucionais são mais eficientes devido aos seus neurónios organizados como o lóbulo frontal em seres humanos e animais. É a área. Para aqueles que não sabem, esta área processa estímulos visuais.

As camadas de neurónios cobrem o campo visual, assegurando ao mesmo tempo que não existem problemas de processamento de imagem como os das redes neurais tradicionais. As redes neuronais convolucionais utilizam um sistema semelhante a um perceptron multiplayer desenvolvido para minimizar os requisitos de processamento. As camadas CNN contêm uma camada de saída, uma camada de entrada, e também uma camada oculta incluindo múltiplas camadas de pooling, camadas convolucionais, camadas de normalização, e camadas totalmente ligadas.

Com maior eficiência e limitações mínimas, as redes neurais convolucionais são significativamente mais eficazes e mais fáceis de treinar para o processamento natural da imagem e da linguagem.

Formação – O Elemento Mais Importante das Redes Neuronais

A formação é sem dúvida a parte mais importante das redes neuronais. Os aspirantes a cientistas de dados perguntam frequentemente como é que as camadas Conv se convertem em curvas e arestas e como é que as camadas totalmente ligadas sabem qual o mapa de activação que devem seguir.

Os computadores podem ajustar os seus pesos ou filtrar valores através de um processo de treino popular conhecido como retropropagação. Como discutido anteriormente, as redes neurais desenham paralelos ao cérebro humano, e temos de olhar para a forma como as nossas mentes trabalham para o compreender.

Os nossos cérebros são frescos quando somos bebés, e não sabemos o que é um pássaro, cão, ou gato, pois as nossas mentes não têm treino suficiente. A CNN funciona de forma semelhante – os seus filtros filtram valores, e os pesos podem distinguir um objecto. Eles não sabem se devem procurar curvas, arestas, ou qualquer outra forma. À medida que envelhecemos, os nossos professores e pais mostram-nos várias imagens e vídeos, fornecendo-nos as etiquetas correspondentes para as coisas que vemos no dia-a-dia.

A ideia de olhar para rótulos e imagens é o mesmo processo de formação utilizado para redes neurais convolutivas. Quanto mais se formam os filtros, mais sofisticados e eficientes eles se tornam – e a julgar pelo progresso em várias plataformas em linha, seria justo dizer que houve avanços monumentais nesta tecnologia.

Seria justo dizer que uma CNN é um algoritmo abrangente de aprendizagem profunda, capaz de captar imagens de entrada e atribuir importância a numerosos objectos e aspectos na fotografia para distinguir entre eles. Ficaria surpreendido ao saber que uma rede neural convolucional requer um pré-processamento significativamente inferior, especialmente quando comparada com toneladas de outros algoritmos.

Métodos primitivos utilizados para ter filtros de engenharia manual. No entanto, com formação adequada, a CNN ou a ConvNet podem aprender estas características e filtros com o mínimo de incómodo. A arquitectura da rede neural convolucional é comparável aos neurónios do cérebro humano e ao seu padrão de conectividade. Os neurónios independentes apenas respondem a estímulos na região restrita do campo visual, que alguns também gostam de chamar “o Campo Receptivo”. Um grupo de tais campos intersectam-se e cobrem inteiramente a área visual.

Piscina, Padding, Kernel, e Porque são Importantes para a CNN

Kernel

O núcleo é um filtro utilizado na rede neural convolucional para extrair as características de uma imagem. Esta matriz move-se acima dos dados de entrada e realiza o produto ponto com a sua subregião. O movimento do Kernel nos dados de entrada é de acordo com o valor da passada. Por exemplo, se houver um valor de stride de dois, o kernel mover-se-á por duas colunas de pixel na matriz. O Kernel é uma parte crítica da CNN, uma vez que extrai características altamente detalhadas, tais como bordas de várias imagens.

Reunindo (pooling)

O pooling é principalmente a redução de uma imagem adquirida a partir de camadas anteriores. É comparável à retracção de uma fotografia para reduzir a densidade de pixels. O pooling máximo é um tipo popular de pooling utilizado por muitos. Por exemplo, planta-se a piscina com uma proporção de dois. Cortará a largura e a altura da sua imagem para metade. Por isso, comprimimos os pixéis (um em cada quatro) para uma grelha de 2 por 2, seguida de mapeá-la para um pixel fresco.
Tem de tirar o maior valor dos quatro pixéis para um máximo de pooling. Assim, um único novo pixel representa essencialmente quatro mais antigos, utilizando o maior valor dos quatro píxeis. Este processo acontece para cada grupo contendo quatro píxeis à volta da imagem

Acolchoamento (Padding)

O acolchoamento é vital para redes neuronais convolutivas. Porquê? Porque adiciona mais pixels na parte exterior da imagem. Se o acolchoamento for zero, o valor de cada pixel adicionado será também zero. Por outro lado, se o acolchoamento zero for igual a um, haverá um píxel grosso à volta da imagem original, e o seu valor de píxel será zero.
Sempre que utilizamos o núcleo para digitalizar a imagem, o seu tamanho torna-se menor. Pode evitar isso e preservar o tamanho original da imagem utilizando o acolchoamento, adicionando píxeis extra à margem da sua imagem.

Uma Inovação Inovadora

No início, ao ouvir o termo “redes neurais convolutivas”, irá pensar numa combinação estranha de matemática, biologia, e alguns elementos de CS. No entanto, ao olhar mais de perto, irá perceber que é uma das inovações mais revolucionárias no campo da visão por computador. As redes neuronais ganharam proeminência em 2012, quando o perito em aprendizagem de máquinas Alex Krizhevsky as utilizou para obter o primeiro prémio no concurso ImageNet.

Alex baixou significativamente o recorde de erros de classificação, elevando-o para quinze por cento – uma melhoria maciça em relação ao recorde anterior de vinte e seis por cento. É uma enorme razão pela qual muitas empresas têm vindo a utilizar a aprendizagem profunda ao seu serviço. Aqui está uma lista de algumas plataformas em linha de alto perfil que tiram partido das redes neurais para proporcionar às pessoas uma experiência melhorada:

Facebook
Já alguma vez se perguntou como funciona o famoso algoritmo de etiquetagem automática do Facebook? A resposta é redes neuronais.

Amazon
A recomendação de produto que obtém na Amazon e em várias outras plataformas semelhantes deve-se às redes neuronais.

Google
As redes neurais são a razão por detrás das soberbas capacidades de pesquisa de imagens do Google.

Instagram
A sólida infra-estrutura de pesquisa da Instagram é possível porque a rede de redes sociais utiliza redes neurais.

Pinterest
A excelente personalização do perfil que se obtém no Pinterest é possível devido à utilização de redes neurais.

As Redes Neurais Convolucionais Podem Capturar Dependências Temporais e Espaciais

Seria justo afirmar que as imagens são uma matriz de vários valores de píxeis.
Porque não se pode achatar a imagem, alimentando-a com um perceptron de alto nível para melhor classificação? Porque é um pouco mais complicado do que isso. Quando se trata de imagens binárias simples, a pontuação de precisão que este método proporcionará seria média. No entanto, não seria preciso com imagens complexas, especialmente as que apresentam uma elevada dependência de pixels.

Uma ConvNet ou CNN pode capturar com sucesso as dependências temporais e espaciais de uma imagem, utilizando filtros relevantes. O desempenho da arquitectura é drasticamente melhor e proporciona um melhor ajuste para vários conjuntos de dados de imagem devido à redução dos parâmetros utilizados, e à natureza reutilizável dos pesos. Com tempo e dedicação suficientes, é possível treinar a rede para compreender melhor a sofisticação da imagem.

Utilização de Redes Neuronais Convolucionais para Processamento de Imagem

O principal objectivo das CNNs é o processamento de imagens. Vejamos como os peritos utilizam redes neurais convolutivas para classificar as imagens.

Identificação de imagens

A classificação ou identificação da imagem é a tarefa de obter uma imagem e fornecer uma saída que melhor descreve os objectos. Os seres humanos aprendem esta tarefa a partir do momento em que entram neste mundo. É a primeira habilidade que eles aprendem, e chega-lhes sem esforço e naturalmente quando nos tornamos adultos. Na maioria dos casos, podemos identificar um objecto, ambiente, ou uma pessoa sem pensar duas vezes.

Como é que adoptamos estas aptidões? Como podemos reconhecer vários padrões em milissegundos? A resposta é o conhecimento prévio. A aprendizagem de máquinas e IA são bastante semelhantes ao cérebro humano, e podemos treinar máquinas para assegurar que elas possam reconhecer imagens sem fazer um esforço consciente.