Что такое конвволюционная нейронная сеть

Нейронная сеть – это обширная программная и/или аппаратная система, напоминающая образ нейронов и их работу в мозге человека. В отличие от традиционных нейронных сетей, конволюционные нейронные сети более эффективны благодаря тому, что их нейроны организованы как лобная доля у человека и животных. Это область. Для тех, кто не знает, эта область обрабатывает зрительные стимулы.

Нейронные слои покрывают поле зрения, при этом не возникает проблем с обработкой изображения, как в традиционных нейронных сетях. Конволюционные нейронные сети используют систему, похожую на многопользовательский перцептрон, разработанный для минимизации требований к обработке. Слои CNN содержат выходной слой, входной слой, а также скрытый слой, включающий в себя несколько совокупных слоев, конволюционные слои, слои нормализации и полностью соединенные слои.

Благодаря повышенной эффективности и минимальным ограничениям, конволюционные нейронные сети значительно эффективнее и легче поддаются естественной обработке изображений и языка.

Обучение – Самый важный элемент нейронных сетей.

Обучение является, пожалуй, самой важной частью нейронных сетей. Потрясающие исследователи часто задаются вопросом, как Conv-слои преобразуются в кривые и края, и насколько полно соединенные слои знают, какой карте активации они должны следовать.

Компьютеры могут регулировать свои веса или фильтровать значения с помощью популярного тренировочного процесса, известного как обратное размножение. Как обсуждалось ранее, нейронные сети проводят параллели с человеческим мозгом, и мы должны посмотреть, как работает наш ум, чтобы понять это.

Наш мозг свеж, когда мы маленькие, и мы не знаем, что такое птица, собака или кошка, так как наш ум не имеет достаточной подготовки. CNN работает подобным образом – его фильтры фильтруют значения, и вес может определить разницу между объектами. Они не знают, следует ли им искать кривые, края или любую другую форму. По мере того, как мы становимся старше, наши учителя и родители показывают нам различные изображения и видео, давая нам соответствующие ярлыки на вещи, которые мы видим в повседневной жизни.

Идея смотреть на этикетки и изображения – это тот же самый тренировочный процесс, который используется в конволюционных нейронных сетях. Чем больше вы тренируете фильтры, тем сложнее и эффективнее они становятся – и, судя по прогрессу различных онлайн-платформ, было бы справедливо сказать, что в этой технологии были достигнуты колоссальные успехи.

Было бы справедливо сказать, что CNN – это комплексный алгоритм глубокого обучения, способный снимать входные изображения и придающий большое значение многочисленным объектам и аспектам на снимке, чтобы отличить их друг от друга. Вы будете удивлены, узнав, что конволюционная нейронная сеть требует значительно меньшей предварительной обработки, особенно по сравнению с тоннами других алгоритмов.

Примитивные методы использовались для ручных фильтров. Однако, при соответствующем обучении, CNN или ConvNet могут изучить эти характеристики и фильтры с минимальными трудностями. Архитектура конволюционной нейронной сети сравнима с нейронами человеческого мозга и схемой их связи. Независимые нейроны реагируют только на стимулы в ограниченной области поля зрения, которую некоторые также любят называть “полем приёма”. Группа таких полей пересекается и полностью покрывает область зрения.

Пул, Паддинг, Кернел и Почему они важны для CNN.

Кернел (Kernel)

Ядро – это фильтр, используемый в конвулуационных нейронных сетях для извлечения особенностей изображения. Эта матрица перемещается над входными данными и выполняет точечный продукт с его подобластью. Движение ядра во входных данных происходит в соответствии со значением шага. Например, если значение шага два, то кернел будет перемещаться по матрице на два столбца пикселей. Ядро является критической частью CNN, так как оно извлекает из различных изображений высокодетальные характеристики, такие как края.

Пул (Pooling)

Пул – это, в первую очередь, уменьшение масштаба изображения, полученного из предыдущих слоев. Это сравнимо с усадкой изображения для уменьшения плотности пикселей. Максимальный пул – популярный тип пула, используемый многими. Например, вы высаживаете в пул с соотношением два. При этом ширина и высота изображения будут уменьшены вдвое. Таким образом, вы туманно сжимаете пиксели (один из каждых четырех) до сетки 2 на 2, а затем накладываете их на свежий пиксель.
Для максимального объединения необходимо взять наибольшее значение из четырех пикселей. Таким образом, один новый пиксель, по сути, представляет собой четыре старых пикселя, используя наибольшее значение четырех пикселей. Этот процесс происходит для каждой группы, содержащей четыре пиксела по всему изображению.

Паддинг (Pooling)

Паддинг жизненно важен для конволюционных нейронных сетей. Почему? Потому что она добавляет больше пикселей во внешней части изображения. Если подкладка равна нулю, то значение каждого пикселя, который вы добавите, также будет равно нулю. С другой стороны, если нулевая подкладка равна единице, то вокруг исходного изображения будет толстый пиксел, а его значение будет равно нулю.
Всякий раз, когда мы используем ядро для сканирования изображения, его размер становится меньше. Вы можете избежать этого и сохранить исходный размер изображения, используя подкладку, добавляя дополнительные пиксели к границе изображения.

Новаторская инновация

Сначала, услышав термин “конволюционные нейронные сети”, вы придумаете странное сочетание математики, биологии и некоторых элементов КС. Однако, при более внимательном рассмотрении, вы поймете, что это одно из самых революционных нововведений в области компьютерного зрения. Нейронные сети вышли на первый план в 2012 году, так как эксперт в области машинного обучения Алексей Крижевский использовал их для получения первого приза в конкурсе ImageNet.

Алекс значительно снизил рекорд ошибки классификации, доведя его до пятнадцати процентов – это значительное улучшение по сравнению с предыдущим рекордом в двадцать шесть процентов. Это является весомой причиной того, что многие компании используют глубокое обучение в своей работе. Вот список некоторых известных онлайн-платформ, которые используют преимущества нейронных сетей для предоставления людям улучшенного опыта:

Facebook
Вы когда-нибудь задумывались, как работает знаменитый алгоритм автоматического тегирования в Facebook? Ответ – нейронные сети.

Amazon
Рекомендации по продукту, который вы получаете на Amazon и некоторых других подобных платформах, связаны с нейронными сетями.

Google
Нейронные сети являются причиной превосходных возможностей Google по поиску изображений.

Инстаграмма
Надежная поисковая инфраструктура Instagram возможна благодаря тому, что в социальной сети используются нейронные сети.

Pinterest
Отличная персонализация профиля, которую Вы получаете на Pinterest, возможна благодаря использованию нейронных сетей.

Конвволюционные нейронные сети могут захватывать временные и пространственные зависимости.

Было бы справедливо утверждать, что изображения представляют собой матрицу различных значений пикселей.
Почему вы не можете сгладить изображение, подавая его на высокоуровневый перцептрон для лучшей классификации? Потому что это немного сложнее. Когда речь идет о простых бинарных изображениях, оценка точности, которую даст этот метод, будет средней. Однако он не будет точным при работе со сложными изображениями, особенно с изображениями с высокой зависимостью от пикселей.

ConvNet или CNN могут успешно захватывать временные и пространственные зависимости изображения, используя соответствующие фильтры. Архитектура обладает значительно лучшими характеристиками и лучше подходит для различных наборов данных изображений из-за снижения используемых параметров и многоразового использования весов. Имея достаточно времени и преданности делу, вы можете обучить сеть, чтобы лучше понимать сложность изображения.

Использование конвволюционных нейронных сетей для обработки изображений

Основным назначением CNN является обработка изображений. Рассмотрим, как специалисты используют конволюционные нейронные сети для классификации изображений.

Идентификация изображений

Классификация или идентификация изображения – это задача получения изображения и обеспечения выхода, который наилучшим образом описывает объекты. Человек учится этой задаче с того момента, как он входит в этот мир. Это первый навык, который они усваивают, и он приходит к ним легко и естественно, когда мы становимся взрослыми. В большинстве случаев мы можем идентифицировать объект, окружающую среду или человека, не задумываясь.

Как мы принимаем эти навыки? Как мы можем распознать различные закономерности за миллисекунды? Ответ – предварительное знание. Машинное обучение и ИИ довольно похожи на человеческий мозг, и мы можем тренировать машины, чтобы они могли распознавать образы, не прилагая сознательных усилий.