Convolutional neurale netwerk (CNN): Leer rekenaars hoe om te sien

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• Desember 1, 2023

Insig opsomming

Convolutional Neural Networks (CNN's) is deurslaggewend in beeldklassifikasie en rekenaarvisie, wat transformeer hoe masjiene visuele data identifiseer en verstaan. Hulle boots menslike visie na, verwerk beelde deur middel van konvolusie, saamvoeging en volledig gekoppelde lae vir kenmerk-onttrekking en ontleding. CNN's het uiteenlopende toepassings, insluitend kleinhandel vir produkaanbevelings, motor vir veiligheidsverbeterings, gesondheidsorg vir gewasopsporing en gesigsherkenningstegnologie. Die gebruik daarvan strek tot dokumentanalise, genetika en ontleding van satellietbeelde. Met hul toenemende integrasie in verskeie sektore, opper CNN's etiese bekommernisse, veral rakende gesigsherkenningstegnologie en dataprivaatheid, wat die behoefte beklemtoon vir noukeurige oorweging van hul ontplooiing.

Konvolusionele neurale netwerk (CNN) konteks

CNN's is 'n diep leermodel geïnspireer deur hoe mense en diere hul oë gebruik om voorwerpe te identifiseer. Rekenaars het nie hierdie vermoë nie; wanneer hulle 'n beeld "bekyk", word dit in syfers vertaal. Dus word CNN's van ander neurale netwerke onderskei deur hul gevorderde vermoëns om beeld- en oudioseindata te analiseer. Hulle is ontwerp om outomaties en aanpasbaar ruimtelike hiërargieë van kenmerke te leer, van lae- tot hoëvlakpatrone. CNN's kan 'n rekenaar help om "menslike" oë te verkry en dit van rekenaarvisie te voorsien, wat dit toelaat om al die pixels en getalle wat dit sien te absorbeer en help met beeldherkenning en klassifikasie. 

ConvNets implementeer aktiveringsfunksies in 'n kenmerkkaart om die masjien te help om te bepaal wat dit sien. Hierdie proses word geaktiveer deur drie hooflae: die konvolusie-, die poel- en die volledig gekoppelde lae. Die eerste twee (convolutional en pooling) voer die data-onttrekking uit, terwyl die volledig gekoppelde laag uitset genereer, soos klassifikasie. Die kenmerkkaart word van laag tot laag oorgedra totdat die rekenaar die hele prentjie kan sien. CNN'e word soveel moontlik inligting gegee om verskillende eienskappe op te spoor. Deur rekenaars te vertel om na rande en lyne te soek, leer hierdie masjiene hoe om beelde vinnig en akkuraat te identifiseer teen tempo wat vir mense onmoontlik is.

Ontwrigtende impak

Terwyl CNN's die meeste gebruik word vir beeldherkenning en klassifikasietake, kan hulle ook vir opsporing en segmentering gebruik word. Byvoorbeeld, in die kleinhandel kan CNN's visueel soek om items te identifiseer en aan te beveel wat 'n bestaande klerekas aanvul. In die motor kan hierdie netwerke uitkyk vir veranderinge in padtoestande soos baanlynbespeuring om veiligheid te verbeter. In gesondheidsorg word CNN's gebruik om kankergewasse beter te identifiseer deur hierdie beskadigde selle van die gesonde organe rondom hulle te segmenteer. Intussen het CNN's gesigsherkenningstegnologie verbeter, wat sosiale media-platforms in staat stel om mense op foto's te identifiseer en etiketaanbevelings te gee. (Facebook het egter besluit om hierdie kenmerk in 2021 te stop, met verwysing na toenemende etiese kommer en onduidelike regulatoriese beleide oor die gebruik van hierdie tegnologie). 

Dokumentontleding kan ook verbeter met CNN's. Hulle kan 'n handgeskrewe werk verifieer, dit vergelyk met 'n databasis van handgeskrewe inhoud, die woorde interpreteer, en meer. Hulle kan handgeskrewe vraestelle skandeer wat krities is vir bankwese en finansies of dokumentklassifikasie vir museums. In genetika kan hierdie netwerke selkulture vir siektenavorsing evalueer deur prente en kartering en voorspellende analise te ondersoek om mediese kundiges te help om potensiële behandelings te ontwikkel. Laastens kan konvolusionele lae help om satellietbeelde te kategoriseer en vinnig te identifiseer wat dit is, wat kan help met ruimteverkenning.

Toepassings van konvolusionele neurale netwerk (CNN)

Sommige toepassings van konvolusionele neurale netwerk (CNN) kan die volgende insluit: 

• Verhoogde gebruik in gesondheidsorgdiagnoses, insluitend radiologie, x-strale en genetiese siektes.
• Die gebruik van CNN's om gestroomde beelde van ruimtependeltuie en -stasies, en maan-rovers te klassifiseer. Verdedigingsagentskappe kan CNN'e toepas op toesigsatelliete en hommeltuie vir outonome identifikasie en assessering van sekuriteit of militêre bedreigings.
• Verbeterde optiese karakterherkenningstegnologie vir handgeskrewe tekste en beeldherkenning.
• Verbeterde robotsorteertoepassings in pakhuise en herwinningsfasiliteite.
• Die gebruik daarvan in die klassifikasie van misdadigers en persone van belang vanaf stedelike of binne-toesigkameras. Hierdie metode kan egter onderhewig wees aan vooroordele.
• Meer maatskappye word ondervra oor hul gebruik van gesigsherkenningstegnologie, insluitend hoe hulle die data insamel en gebruik.

Vrae om op kommentaar te lewer

• Hoe anders dink jy kan CNN's rekenaarvisie verbeter en hoe ons dit daagliks gebruik?
• Wat is die ander moontlike voordele van beter beeldherkenning en klassifikasie?