Convolutional нейрон тармагы (CNN): Компьютерлерди көрүүнү үйрөтүү

• Author:
• Жазуучу аты

  Quantumrun Foresight
• December 1, 2023

Кыскача түшүнүк

Convolutional Neural Networks (CNNs) сүрөттөрдү классификациялоодо жана компьютердик көрүнүштө негизги мааниге ээ, машиналар визуалдык маалыматтарды кантип аныктап жана түшүнөт. Алар адамдын көрүнүшүн туурап, сүрөттөрдү конvolutional, бассейндик жана толук туташтырылган катмарлар аркылуу иштетүү жана өзгөчөлүктөрдү алуу жана талдоо. CNN ар түрдүү колдонмолорго ээ, анын ичинде продукт сунуштары үчүн чекене сатуу, коопсуздукту жакшыртуу үчүн автомобиль, шишик аныктоо үчүн саламаттыкты сактоо жана жүзүн таануу технологиясы. Аларды колдонуу документти талдоо, генетика жана спутниктен алынган сүрөттөрдү талдоо үчүн жайылтылат. Алардын ар кандай секторлорго интеграциясынын күчөшү менен CNN этикалык кооптонууну жаратат, айрыкча бетти таануу технологиясы жана маалыматтардын купуялуулугуна байланыштуу, аларды жайылтууга кылдаттык менен кароо зарылдыгын баса белгилейт.

Convolutional нейрон тармагы (CNN) контексти

CNN - бул адамдар менен жаныбарлардын объектилерди аныктоо үчүн көздөрүн кантип колдонушуна негизделген терең үйрөнүү модели. Компьютерлерде мындай мүмкүнчүлүк жок; алар сүрөттү "көргөндө", ал сандарга которулат. Ошентип, CNN башка нейрон тармактарынан сүрөт жана аудио сигнал маалыматтарын талдоо үчүн өнүккөн мүмкүнчүлүктөрү менен айырмаланат. Алар функциялардын мейкиндик иерархияларын автоматтык түрдө жана ыңгайлаштырып үйрөнүү үчүн иштелип чыккан, төмөнкү деңгээлден жогорку деңгээлдеги калыптарга чейин. CNN компьютерге "адамдын" көзүнө ээ болууга жардам берет жана аны компьютердик көрүнүш менен камсыздай алат, ал көргөн бардык пикселдерди жана сандарды сиңирүүгө мүмкүндүк берет жана сүрөттү таанууга жана классификациялоого жардам берет. 

ConvNets машинага эмне көрүп жатканын аныктоого жардам берүү үчүн функциялар картасында активдештирүү функцияларын ишке ашырат. Бул процесс үч негизги катмар менен иштетилет: конволюциондук, бассейндик жана толук туташтырылган катмарлар. Биринчи экөө (конволюциондук жана бассейндик) маалыматтарды чыгарууну ишке ашырат, ал эми толук туташкан катмар классификация сыяктуу чыгарууну жаратат. Функция картасы катмардан катмарга компьютер сүрөттү толугу менен көрө алганга чейин өткөрүлөт. CNN ар кандай мүнөздөмөлөрдү аныктоо үчүн мүмкүн болушунча көбүрөөк маалымат берилет. Компьютерлерге четтерин жана сызыктарын издөөнү айтуу менен, бул машиналар адамдар үчүн мүмкүн болбогон ылдамдыкта сүрөттөрдү кантип тез жана так аныктоону үйрөнүшөт.

Бузуучу таасир

CNN көбүнчө сүрөттөрдү таануу жана классификациялоо тапшырмалары үчүн колдонулат, бирок аларды аныктоо жана сегментациялоо үчүн да колдонсо болот. Мисалы, чекене соодада CNN визуалдык түрдө издеп таап, учурдагы гардеробду толуктаган буюмдарды сунуштай алат. Автоунаа тармагында бул тармактар ​​коопсуздукту жакшыртуу үчүн тилке сызыгын аныктоо сыяктуу жол шарттарынын өзгөрүшүнө көңүл бура алат. Саламаттыкты сактоодо CNN рак шишигин жакшыраак аныктоо үчүн, бул бузулган клеткаларды алардын айланасындагы дени сак органдардан бөлүү менен колдонулат. Ошол эле учурда, CNN социалдык медиа платформаларына сүрөттөрдөгү адамдарды аныктоого жана тег коюу боюнча сунуштарды берүүгө мүмкүнчүлүк берип, бетти таануу технологиясын жакшыртышты. (Бирок, Facebook 2021-жылы бул функцияны токтотууну чечти, анткени бул технологияны колдонуу боюнча этикалык кооптонууларды жана түшүнүксүз жөнгө салуучу саясатты эске алуу менен). 

Документти талдоо CNN менен да жакшыртылышы мүмкүн. Алар кол жазма чыгарманы текшерип, аны колжазма мазмундун маалымат базасы менен салыштырып, сөздөрдү чечмелей алышат жана башкалар. Алар музейлер үчүн банк жана каржы же документтердин классификациясы үчүн маанилүү болгон кол менен жазылган кагаздарды сканерлей алышат. Генетикада бул тармактар ​​медициналык эксперттерге потенциалдуу дарылоону иштеп чыгууга жардам берүү үчүн сүрөттөрдү жана картаны жана болжолдуу аналитиканы карап, ооруну изилдөө үчүн клетка маданиятын баалай алат. Акырында, конволюциондук катмарлар спутниктен тартылган сүрөттөрдү категорияларга бөлүүгө жана алардын эмне экенин тез аныктоого жардам берет, бул космосту изилдөөгө жардам берет.

Convolutional нейрон тармагынын колдонмолору (CNN)

Convolutional нейрондук тармактын (CNN) кээ бир колдонмолору төмөнкүлөрдү камтышы мүмкүн: 

• радиология, рентген нурлары, жана генетикалык оорулар, анын ичинде саламаттыкты сактоо диагностикалык пайдалануу көбөйдү.
• Космостук чөлмөктөрдөн жана станциялардан, айга жүрүүчү аппараттардан агылган сүрөттөрдү классификациялоо үчүн CNNди колдонуу. Коргоо агенттиктери коопсуздук же аскердик коркунучтарды автономдуу аныктоо жана баалоо үчүн байкоочу спутниктерге жана дрондорго CNN колдоно алышат.
• Колжазма тексттер жана сүрөттөрдү таануу үчүн жакшыртылган оптикалык белгилерди таануу технологиясы.
• Кампаларда жана кайра иштетүү объекттеринде роботтордун сорттоо колдонмолору жакшыртылды.
• Аларды шаардык же ички байкоо камераларынан кылмышкерлерди жана кызыкдар адамдарды классификациялоодо колдонуу. Бирок, бул ыкма бир жактуу болушу мүмкүн.
• Көбүрөөк компаниялар бетти таануу технологиясын, анын ичинде маалыматтарды кантип чогултуп, колдонуп жатканы боюнча суракка алынууда.

Комментарий берүү үчүн суроолор

• Сиздин оюңузча, CNN дагы кандайча компьютердик көрүнүштү жакшыртат жана биз аны күн сайын кантип колдонобуз?
• Сүрөттү жакшыраак таануу жана классификациялоонун дагы кандай артыкчылыктары бар?