Συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN): Διδασκαλία στους υπολογιστές πώς να βλέπουν

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Δεκέμβριος 1, 2023

Περίληψη Insight

Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) είναι ζωτικής σημασίας για την ταξινόμηση εικόνων και την όραση υπολογιστή, μεταμορφώνοντας τον τρόπο με τον οποίο οι μηχανές αναγνωρίζουν και κατανοούν τα οπτικά δεδομένα. Μιμούνται την ανθρώπινη όραση, επεξεργάζονται εικόνες μέσω συνελικτικών, ομαδοποιημένων και πλήρως συνδεδεμένων στρωμάτων για εξαγωγή και ανάλυση χαρακτηριστικών. Τα CNN έχουν ποικίλες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένου του λιανικού εμπορίου για συστάσεις προϊόντων, της αυτοκινητοβιομηχανίας για βελτιώσεις ασφάλειας, της υγειονομικής περίθαλψης για την ανίχνευση όγκων και της τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου. Η χρήση τους επεκτείνεται στην ανάλυση εγγράφων, τη γενετική και την ανάλυση δορυφορικών εικόνων. Με την αυξανόμενη ενσωμάτωσή τους σε διάφορους τομείς, τα CNN εγείρουν ηθικές ανησυχίες, ειδικά όσον αφορά την τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου και το απόρρητο των δεδομένων, υπογραμμίζοντας την ανάγκη προσεκτικής εξέτασης της ανάπτυξής τους.

Πλαίσιο συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN).

Τα CNN είναι ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης εμπνευσμένο από τον τρόπο με τον οποίο άνθρωποι και ζώα χρησιμοποιούν τα μάτια τους για να αναγνωρίσουν αντικείμενα. Οι υπολογιστές δεν έχουν αυτή τη δυνατότητα. όταν «βλέπουν» μια εικόνα, μεταφράζεται σε ψηφία. Έτσι, τα CNN διακρίνονται από άλλα νευρωνικά δίκτυα λόγω των προηγμένων δυνατοτήτων τους για την ανάλυση δεδομένων σήματος εικόνας και ήχου. Έχουν σχεδιαστεί για να μαθαίνουν αυτόματα και προσαρμοστικά χωρικές ιεραρχίες χαρακτηριστικών, από μοτίβα χαμηλού έως υψηλού επιπέδου. Τα CNN μπορούν να βοηθήσουν έναν υπολογιστή να αποκτήσει «ανθρώπινα» μάτια και να του παρέχει όραση υπολογιστή, επιτρέποντάς του να απορροφήσει όλα τα pixel και τους αριθμούς που βλέπει και να βοηθήσει στην αναγνώριση και ταξινόμηση της εικόνας. 

Τα ConvNets υλοποιούν λειτουργίες ενεργοποίησης σε έναν χάρτη χαρακτηριστικών για να βοηθήσουν το μηχάνημα να προσδιορίσει τι βλέπει. Αυτή η διαδικασία ενεργοποιείται από τρία κύρια επίπεδα: το συνελικτικό, το ομαδικό και το πλήρως συνδεδεμένο στρώμα. Τα δύο πρώτα (συνελικτικά και ομαδικά) εκτελούν την εξαγωγή δεδομένων, ενώ το πλήρως συνδεδεμένο επίπεδο παράγει έξοδο, όπως ταξινόμηση. Ο χάρτης χαρακτηριστικών μεταφέρεται από επίπεδο σε επίπεδο έως ότου ο υπολογιστής μπορεί να δει ολόκληρη την εικόνα. Τα CNN δίνονται όσο το δυνατόν περισσότερες πληροφορίες για τον εντοπισμό διαφορετικών χαρακτηριστικών. Λέγοντας στους υπολογιστές να ψάξουν για άκρες και γραμμές, αυτά τα μηχανήματα μαθαίνουν πώς να αναγνωρίζουν γρήγορα και με ακρίβεια εικόνες με ρυθμούς που είναι αδύνατος για τον άνθρωπο.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Ενώ τα CNN χρησιμοποιούνται πιο συχνά για εργασίες αναγνώρισης και ταξινόμησης εικόνων, μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για ανίχνευση και τμηματοποίηση. Για παράδειγμα, στο λιανικό εμπόριο, τα CNN μπορούν να αναζητήσουν οπτικά για να εντοπίσουν και να προτείνουν αντικείμενα που συμπληρώνουν μια υπάρχουσα γκαρνταρόμπα. Στην αυτοκινητοβιομηχανία, αυτά τα δίκτυα μπορούν να προσέχουν για αλλαγές στις συνθήκες του δρόμου, όπως η ανίχνευση γραμμής λωρίδας για τη βελτίωση της ασφάλειας. Στην υγειονομική περίθαλψη, τα CNN χρησιμοποιούνται για την καλύτερη αναγνώριση των καρκινικών όγκων τμηματοποιώντας αυτά τα κατεστραμμένα κύτταρα από τα υγιή όργανα γύρω τους. Εν τω μεταξύ, τα CNN έχουν βελτιώσει την τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου, επιτρέποντας στις πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης να αναγνωρίζουν άτομα στις φωτογραφίες και να δίνουν συστάσεις για προσθήκη ετικετών. (Ωστόσο, το Facebook αποφάσισε να σταματήσει αυτή τη δυνατότητα το 2021, επικαλούμενος αυξανόμενες ηθικές ανησυχίες και ασαφείς ρυθμιστικές πολιτικές σχετικά με τη χρήση αυτής της τεχνολογίας). 

Η ανάλυση εγγράφων μπορεί επίσης να βελτιωθεί με τα CNN. Μπορούν να επαληθεύσουν ένα χειρόγραφο έργο, να το συγκρίνουν με μια βάση δεδομένων χειρόγραφου περιεχομένου, να ερμηνεύσουν τις λέξεις και πολλά άλλα. Μπορούν να σαρώσουν χειρόγραφα έγγραφα κρίσιμα για τραπεζικά και χρηματοοικονομικά ή ταξινόμηση εγγράφων για μουσεία. Στη γενετική, αυτά τα δίκτυα μπορούν να αξιολογήσουν τις κυτταρικές καλλιέργειες για έρευνα ασθενειών εξετάζοντας εικόνες και χαρτογραφήσεις και προγνωστικές αναλύσεις για να βοηθήσουν τους ειδικούς γιατρούς στην ανάπτυξη πιθανών θεραπειών. Τέλος, τα συνελικτικά στρώματα μπορούν να βοηθήσουν στην κατηγοριοποίηση των δορυφορικών εικόνων και στην ταχεία αναγνώριση του τι είναι, κάτι που μπορεί να βοηθήσει στην εξερεύνηση του διαστήματος.

Εφαρμογές συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN)

Ορισμένες εφαρμογές του συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN) μπορεί να περιλαμβάνουν: 

• Αυξημένη χρήση σε διαγνώσεις υγειονομικής περίθαλψης, συμπεριλαμβανομένης της ακτινολογίας, των ακτινογραφιών και των γενετικών ασθενειών.
• Η χρήση CNN για την ταξινόμηση εικόνων που μεταδίδονται σε ροή από διαστημικά λεωφορεία και σταθμούς και ρόβερ σελήνης. Οι αμυντικές υπηρεσίες μπορούν να εφαρμόσουν CNN σε δορυφόρους επιτήρησης και drones για αυτόνομη αναγνώριση και αξιολόγηση απειλών ασφαλείας ή στρατιωτικών απειλών.
• Βελτιωμένη τεχνολογία οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων για χειρόγραφα κείμενα και αναγνώριση εικόνας.
• Βελτιωμένες εφαρμογές ρομποτικής διαλογής σε αποθήκες και εγκαταστάσεις ανακύκλωσης.
• Η χρήση τους για την ταξινόμηση εγκληματιών και προσώπων ενδιαφέροντος από αστικές ή εσωτερικές κάμερες παρακολούθησης. Ωστόσο, αυτή η μέθοδος μπορεί να υπόκειται σε προκαταλήψεις.
• Περισσότερες εταιρείες ερωτώνται σχετικά με τη χρήση της τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου με τον οποίο συλλέγουν και χρησιμοποιούν τα δεδομένα.

Ερωτήσεις για σχολιασμό

• Πώς αλλιώς πιστεύετε ότι τα CNN μπορούν να βελτιώσουν την όραση του υπολογιστή και πώς τη χρησιμοποιούμε καθημερινά;
• Ποια είναι τα άλλα πιθανά οφέλη από την καλύτερη αναγνώριση και ταξινόμηση εικόνων;