Կովոլյուցիոն նեյրոնային ցանց (CNN). Համակարգիչներին ուսուցանել, թե ինչպես տեսնել

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Դեկտեմբերի 1, 2023

Insight ամփոփում

Կովոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) առանցքային նշանակություն ունեն պատկերների դասակարգման և համակարգչային տեսողության մեջ՝ փոխակերպելով, թե ինչպես են մեքենաները նույնացնում և հասկանում տեսողական տվյալները: Նրանք ընդօրինակում են մարդու տեսողությունը՝ մշակելով պատկերները կոնվոլյուցիոն, միավորման և լիովին միացված շերտերի միջոցով՝ հատկանիշի արդյունահանման և վերլուծության համար: CNN-ներն ունեն տարբեր կիրառություններ, ներառյալ մանրածախ առևտուրը արտադրանքի առաջարկությունների համար, ավտոմեքենաներ՝ անվտանգության բարելավման համար, առողջապահություն ուռուցքի հայտնաբերման համար և դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիա: Դրանց օգտագործումը տարածվում է փաստաթղթերի վերլուծության, գենետիկայի և արբանյակային պատկերների վերլուծության վրա: Տարբեր ոլորտներում իրենց աճող ինտեգրմամբ՝ CNN-ները բարձրացնում են էթիկական մտահոգությունները, հատկապես դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիայի և տվյալների գաղտնիության վերաբերյալ՝ ընդգծելով դրանց տեղակայման մանրակրկիտ քննարկման անհրաժեշտությունը:

Կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցի (CNN) համատեքստ

CNN-ները խորը ուսուցման մոդել են, որը ոգեշնչված է այն բանից, թե ինչպես են մարդիկ և կենդանիները օգտագործում իրենց աչքերը առարկաները ճանաչելու համար: Համակարգիչները չունեն այս հնարավորությունը. երբ նրանք «դիտում» են պատկերը, այն վերածվում է թվերի: Այսպիսով, CNN-ները տարբերվում են այլ նեյրոնային ցանցերից՝ պատկերի և աուդիո ազդանշանի տվյալների վերլուծության իրենց առաջադեմ հնարավորություններով: Դրանք նախագծված են ավտոմատ և հարմարվողական կերպով սովորելու առանձնահատկությունների տարածական հիերարխիան՝ ցածրից մինչև բարձր մակարդակի օրինաչափություններ: CNN-ները կարող են օգնել համակարգչին ձեռք բերել «մարդկային» աչքեր և ապահովել նրան համակարգչային տեսողություն՝ թույլ տալով նրան կլանել իր տեսած բոլոր պիքսելներն ու թվերը և օգնել պատկերների ճանաչմանը և դասակարգմանը: 

ConvNets-ն իրականացնում է ակտիվացման գործառույթներ առանձնահատկությունների քարտեզում, որպեսզի օգնի մեքենային որոշել, թե ինչ է տեսնում: Այս գործընթացը միացված է երեք հիմնական շերտերի միջոցով՝ կոնվոլյուցիոնալ, համախմբված և լիովին միացված շերտեր: Առաջին երկուսը (կոնվոլյուցիոն և միավորում) կատարում են տվյալների արդյունահանում, մինչդեռ լիովին միացված շերտը ստեղծում է ելք, ինչպիսին դասակարգումն է: Հատկությունների քարտեզը տեղափոխվում է շերտից շերտ, մինչև համակարգիչը կարողանա տեսնել ամբողջ նկարը: CNN-ներին տրվում է որքան հնարավոր է շատ տեղեկատվություն՝ տարբեր բնութագրերը հայտնաբերելու համար: Ասելով համակարգիչներին փնտրել եզրեր և գծեր, այս մեքենաները սովորում են, թե ինչպես արագ և ճշգրիտ նույնականացնել պատկերները մարդկանց համար անհնարին արագությամբ:

Խանգարող ազդեցություն

Թեև CNN-ներն առավել հաճախ օգտագործվում են պատկերների ճանաչման և դասակարգման առաջադրանքների համար, դրանք կարող են օգտագործվել նաև հայտնաբերման և սեգմենտավորման համար: Օրինակ՝ մանրածախ առևտրում CNN-ները կարող են տեսողականորեն որոնել՝ հայտնաբերելու և առաջարկելու այն իրերը, որոնք լրացնում են առկա զգեստապահարանը: Ավտոմոբիլաշինության մեջ այս ցանցերը կարող են հետևել ճանապարհային պայմանների փոփոխություններին, օրինակ՝ երթևեկության գծի հայտնաբերմանը՝ անվտանգությունը բարելավելու համար: Առողջապահության ոլորտում CNN-ներն օգտագործվում են քաղցկեղային ուռուցքներն ավելի լավ բացահայտելու համար՝ այս վնասված բջիջները բաժանելով իրենց շրջապատող առողջ օրգաններից: Միևնույն ժամանակ, CNN-ները կատարելագործել են դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիան՝ թույլ տալով սոցիալական մեդիա հարթակներին բացահայտել մարդկանց լուսանկարներում և տալ պիտակավորման առաջարկություններ: (Սակայն Facebook-ը որոշել է դադարեցնել այս գործառույթը 2021 թվականին՝ պատճառաբանելով աճող էթիկական մտահոգությունները և այս տեխնոլոգիան օգտագործելու անհասկանալի կարգավորիչ քաղաքականությունը): 

Փաստաթղթերի վերլուծությունը կարող է նաև բարելավվել CNN-ների միջոցով: Նրանք կարող են ստուգել ձեռագիր աշխատանքը, համեմատել այն ձեռագիր բովանդակության տվյալների բազայի հետ, մեկնաբանել բառերը և այլն: Նրանք կարող են սկանավորել բանկային և ֆինանսների համար կարևոր ձեռագիր փաստաթղթեր կամ փաստաթղթերի դասակարգում թանգարանների համար: Գենետիկայի մեջ այս ցանցերը կարող են գնահատել բջիջների կուլտուրաները հիվանդության հետազոտության համար՝ ուսումնասիրելով նկարները և քարտեզագրումը և կանխատեսող վերլուծությունները՝ օգնելու բժշկական փորձագետներին պոտենցիալ բուժում մշակելիս: Վերջապես, կոնվոլյուցիոն շերտերը կարող են օգնել արբանյակային պատկերների դասակարգմանը և արագորեն բացահայտելու, թե ինչ են դրանք, ինչը կարող է օգնել տիեզերքի հետախուզմանը:

Կովոլյուցիոն նեյրոնային ցանցի կիրառություններ (CNN)

Կովոլյուցիոն նեյրոնային ցանցի (CNN) որոշ կիրառություններ կարող են ներառել. 

• Առողջապահական ախտորոշումների, այդ թվում՝ ռենտգենաբանության, ռենտգենյան ճառագայթների և գենետիկական հիվանդությունների կիրառման ավելացում:
• CNN-ների օգտագործումը տիեզերական մաքոքներից և կայաններից և լուսնագնացներից հեռարձակվող պատկերները դասակարգելու համար: Պաշտպանական գործակալությունները կարող են կիրառել CNN-ներ հսկողության արբանյակների և անօդաչու թռչող սարքերի վրա՝ անվտանգության կամ ռազմական սպառնալիքների ինքնավար նույնականացման և գնահատման համար:
• Բարելավված օպտիկական նիշերի ճանաչման տեխնոլոգիա ձեռագիր տեքստերի և պատկերների ճանաչման համար:
• Պահեստներում և վերամշակման օբյեկտներում կատարելագործված ռոբոտային տեսակավորման կիրառությունները:
• Դրանց օգտագործումը քաղաքային կամ ներքին հսկողության տեսախցիկներից հանցագործներին և հետաքրքրող անձանց դասակարգելու համար: Այնուամենայնիվ, այս մեթոդը կարող է ենթարկվել կողմնակալության:
• Ավելի շատ ընկերություններ հարցաքննվում են դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիայի օգտագործման վերաբերյալ, ներառյալ՝ ինչպես են նրանք հավաքում և օգտագործում տվյալները:

Հարցեր մեկնաբանելու համար

• Ի՞նչ եք կարծում, այլ կերպ CNN-ները կարող են բարելավել համակարգչային տեսողությունը և ինչպես ենք մենք օգտագործում այն ​​ամեն օր:
• Որո՞նք են պատկերների ավելի լավ ճանաչման և դասակարգման այլ հնարավոր առավելությունները: