Convolutional neural network (CNN): පරිගණකයට පෙනෙන ආකාරය ඉගැන්වීම

• කර්තෘ:
• කර්තෘගේ නම

  Quantumrun Foresight
• දෙසැම්බර් 1, 2023

තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සාරාංශය

Convolutional Neural Networks (CNNs) රූප වර්ගීකරණයේ සහ පරිගණක දැක්මෙහි ප්‍රධාන වේ, යන්ත්‍ර මගින් දෘශ්‍ය දත්ත හඳුනාගෙන තේරුම් ගන්නා ආකාරය පරිවර්තනය කරයි. ඔවුන් මානව දර්ශනය අනුකරණය කරයි, සංචලනය, සංචිත කිරීම සහ විශේෂාංග නිස්සාරණය සහ විශ්ලේෂණය සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථර හරහා රූප සැකසීම. නිෂ්පාදන නිර්දේශ සඳහා සිල්ලර වෙළඳාම, ආරක්ෂාව වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා මෝටර් රථ, පිළිකා හඳුනාගැනීම සඳහා සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණය සහ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය ඇතුළුව CNNs සතුව විවිධ යෙදුම් තිබේ. ඒවායේ භාවිතය ලේඛන විශ්ලේෂණය, ජාන විද්‍යාව සහ චන්ද්‍රිකා ඡායාරූප විශ්ලේෂණය කිරීම දක්වා විහිදේ. විවිධ අංශවලට ඔවුන්ගේ වැඩිවන ඒකාබද්ධ වීමත් සමඟ, CNNs විශේෂයෙන් මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය සහ දත්ත රහස්‍යභාවය සම්බන්ධයෙන් සදාචාරාත්මක ගැටළු මතු කරයි, ඔවුන්ගේ යෙදවීම පිළිබඳව ප්‍රවේශමෙන් සලකා බැලීමේ අවශ්‍යතාවය ඉස්මතු කරයි.

Convolutional neural network (CNN) සන්දර්භය

CNNs යනු මිනිසුන් සහ සතුන් වස්තූන් හඳුනා ගැනීම සඳහා ඔවුන්ගේ ඇස් භාවිතා කරන ආකාරය මගින් ආනුභාව ලත් ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘතියකි. පරිගණකවලට මෙම හැකියාව නැත; ඔවුන් රූපයක් "බලන විට" එය ඉලක්කම් වලට පරිවර්තනය වේ. මේ අනුව, සීඑන්එන් අනෙකුත් ස්නායුක ජාල වලින් වෙන්කර හඳුනා ගන්නේ රූප සහ ශ්‍රව්‍ය සංඥා දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමේ උසස් හැකියාවන් මගිනි. ඒවා නිර්මාණය කර ඇත්තේ පහත් මට්ටමේ සිට ඉහළ මට්ටමේ රටා දක්වා විශේෂාංගවල අවකාශීය ධුරාවලියන් ස්වයංක්‍රීයව සහ අනුවර්තනය ලෙස ඉගෙන ගැනීමටය. සීඑන්එන් මගින් පරිගණකයකට “මිනිස්” ඇස් ලබා ගැනීමට සහ එයට පරිගණක දර්ශනයක් ලබා දිය හැකි අතර, එය දකින සියලුම පික්සෙල් සහ සංඛ්‍යා අවශෝෂණය කර ගැනීමට සහ රූප හඳුනා ගැනීමට සහ වර්ගීකරණයට සහාය වීමට ඉඩ සලසයි. 

යන්ත්‍රය දකින දේ තීරණය කිරීමට සහාය වීම සඳහා ConvNets විශේෂාංග සිතියමක සක්‍රිය කිරීමේ කාර්යයන් ක්‍රියාත්මක කරයි. මෙම ක්‍රියාවලිය ප්‍රධාන ස්ථර තුනකින් සක්‍රීය කර ඇත: පරිවර්තන, සංචිත සහ සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධ වූ ස්ථර. පළමු දෙක (convolutional සහ pooling) දත්ත නිස්සාරණය සිදු කරන අතර සම්පූර්ණයෙන් සම්බන්ධිත ස්ථරය වර්ගීකරණය වැනි ප්‍රතිදානය ජනනය කරයි. පරිගණකයට සම්පූර්ණ පින්තූරය පෙනෙන තෙක් විශේෂාංග සිතියම ස්ථරයෙන් ස්ථරයට මාරු කරනු ලැබේ. CNN වලට විවිධ ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීමට හැකි තරම් තොරතුරු ලබා දේ. පරිඝනකවලට දාර සහ රේඛා සෙවීමට පැවසීමෙන්, මෙම යන්ත්‍ර මිනිසුන්ට කළ නොහැකි අනුපාතවලින් රූප වේගයෙන් හා නිවැරදිව හඳුනා ගන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගනී.

කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම

සීඑන්එන් බොහෝ විට රූප හඳුනාගැනීම් සහ වර්ගීකරණ කාර්යයන් සඳහා භාවිතා කරන අතර, ඒවා හඳුනාගැනීම සහ ඛණ්ඩනය කිරීම සඳහාද භාවිතා කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, සිල්ලර වෙළඳාමේ දී, පවතින ඇඳුම් ආයිත්තම් කට්ටලයකට අනුපූරක වන අයිතම හඳුනා ගැනීමට සහ නිර්දේශ කිරීමට CNN වලට දෘශ්‍යමය වශයෙන් සෙවිය හැක. මෝටර් රථ තුළ, මෙම ජාලවලට ආරක්ෂාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා මංතීරු රේඛා හඳුනාගැනීම වැනි මාර්ග තත්ත්‍වයේ වෙනස්කම් නිරීක්ෂණය කළ හැකිය. සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණයේදී, CNNs භාවිතා කරනුයේ පිළිකාමය පිළිකා වඩාත් හොඳින් හඳුනා ගැනීමට මෙම හානියට පත් සෛල අවට ඇති සෞඛ්‍ය සම්පන්න ඉන්ද්‍රියයන්ගෙන් කොටස් කිරීමෙනි. මේ අතර, CNNs විසින් මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය වැඩිදියුණු කර ඇති අතර, සමාජ මාධ්‍ය වේදිකාවලට ඡායාරූපවල සිටින පුද්ගලයින් හඳුනා ගැනීමට සහ ටැග් කිරීමේ නිර්දේශ ලබා දීමට ඉඩ සලසයි. (කෙසේ වෙතත්, වර්ධනය වන සදාචාරාත්මක ගැටළු සහ මෙම තාක්ෂණය භාවිතා කිරීම පිළිබඳ අපැහැදිලි නියාමන ප්‍රතිපත්ති උපුටා දක්වමින් 2021 දී මෙම විශේෂාංගය නැවැත්වීමට Facebook තීරණය කර ඇත). 

CNN සමඟ ලේඛන විශ්ලේෂණය ද වැඩිදියුණු කළ හැක. ඔවුන්ට අතින් ලියන ලද කෘතියක් සත්‍යාපනය කිරීමට, එය අතින් ලියන ලද අන්තර්ගතයේ දත්ත ගබඩාවකට සංසන්දනය කිරීමට, වචන අර්ථ නිරූපණය කිරීමට සහ තවත් බොහෝ දේ කළ හැකිය. ඔවුන් බැංකු සහ මූල්‍ය හෝ කෞතුකාගාර සඳහා ලේඛන වර්ගීකරණය සඳහා අත්‍යවශ්‍ය ලියකියවිලි පරිලෝකනය කළ හැකිය. ජාන විද්‍යාවේදී, මෙම ජාලවලට විභව ප්‍රතිකාර සංවර්ධනය කිරීමේදී වෛද්‍ය විශේෂඥයින්ට සහාය වීම සඳහා පින්තූර සහ සිතියම්කරණය සහ අනාවැකි විශ්ලේෂණ පරීක්ෂා කිරීම මගින් රෝග පර්යේෂණ සඳහා සෛල සංස්කෘතීන් ඇගයීමට ලක් කළ හැක. අවසාන වශයෙන්, අභ්‍යවකාශ ගවේෂණ සඳහා උපකාර කළ හැකි චන්ද්‍රිකා ඡායාරූප වර්ගීකරණය කිරීමට සහ ඒවා මොනවාදැයි වේගයෙන් හඳුනා ගැනීමට convolutional ස්ථර සහාය විය හැක.

convolutional neural network (CNN) යෙදුම්

convolutional neural network (CNN) හි සමහර යෙදුම් වලට ඇතුළත් විය හැක: 

• විකිරණවේදය, එක්ස් කිරණ සහ ජානමය රෝග ඇතුළුව සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණ රෝග විනිශ්චය සඳහා වැඩි භාවිතය.
• අභ්‍යවකාශ ෂටල සහ මධ්‍යස්ථාන සහ සඳ රෝවර් වෙතින් ප්‍රවාහ කළ රූප වර්ගීකරණය කිරීමට CNN භාවිතා කිරීම. ආරක්‍ෂක ආයතනවලට සීඑන්එන් නිරීක්ෂණ චන්ද්‍රිකා සහ ඩ්‍රෝන යානා ස්වයංක්‍රීයව හඳුනාගැනීම සහ ආරක්‍ෂාව හෝ හමුදා තර්ජන තක්සේරු කිරීම සඳහා යෙදිය හැක.
• අතින් ලියන ලද පෙළ සහ රූප හඳුනාගැනීම සඳහා වැඩිදියුණු කළ දෘශ්‍ය අක්ෂර හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය.
• ගබඩාවල සහ ප්‍රතිචක්‍රීකරණ පහසුකම්වල වැඩිදියුණු කළ රොබෝ වර්ගීකරණ යෙදුම්.
• නාගරික හෝ අභ්‍යන්තර නිරීක්ෂණ කැමරාවලින් අපරාධකරුවන් සහ උනන්දුවක් දක්වන පුද්ගලයන් වර්ගීකරණය කිරීමේදී ඔවුන්ගේ භාවිතය. කෙසේ වෙතත්, මෙම ක්රමය පක්ෂග්රාහීත්වයට යටත් විය හැක.
• ඔවුන් දත්ත රැස් කරන සහ භාවිතා කරන ආකාරය ඇතුළුව, මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය භාවිතා කිරීම පිළිබඳව තවත් සමාගම් ප්‍රශ්න කරනු ලැබේ.

අදහස් දැක්වීමට ප්රශ්න

• CNN වලට පරිගණක දර්ශනය වැඩි දියුණු කළ හැක්කේ කෙසේද සහ අප එය දිනපතා භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි ඔබ සිතන්නේ කෙසේද?
• වඩා හොඳ රූප හඳුනාගැනීමේ සහ වර්ගීකරණයේ ඇති අනෙකුත් ප්‍රතිලාභ මොනවාද?