Konvolyutsion neyron tarmog'i (CNN): Kompyuterlarni qanday ko'rishni o'rgatish

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Kvant davrini bashorat qilish
• Dekabr 1, 2023

Aniq xulosa

Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) tasvirlarni tasniflash va kompyuterni ko'rishda muhim ahamiyatga ega bo'lib, mashinalar vizual ma'lumotlarni qanday aniqlash va tushunishni o'zgartiradi. Ular insonning ko'rish qobiliyatiga taqlid qiladi, xususiyatlarni ajratib olish va tahlil qilish uchun konvolyutsion, birlashtiruvchi va to'liq bog'langan qatlamlar orqali tasvirlarni qayta ishlaydi. CNN turli xil ilovalarga ega, jumladan mahsulot tavsiyalari uchun chakana savdo, xavfsizlikni yaxshilash uchun avtomobillar, o'smalarni aniqlash uchun sog'liqni saqlash va yuzni aniqlash texnologiyasi. Ulardan foydalanish hujjatlarni tahlil qilish, genetika va sun'iy yo'ldosh tasvirlarini tahlil qilishda qo'llaniladi. Turli sohalarga tobora ortib borayotgan integratsiyalashgan holda, CNN axloqiy tashvishlarni, ayniqsa yuzni aniqlash texnologiyasi va ma'lumotlarning maxfiyligi bilan bog'liq bo'lib, ularni joylashtirishni diqqat bilan ko'rib chiqish zarurligini ta'kidlaydi.

Konvolyutsion neyron tarmoq (CNN) konteksti

CNN - bu ob'ektlarni aniqlash uchun odamlar va hayvonlarning ko'zlaridan qanday foydalanishidan ilhomlangan chuqur o'rganish modeli. Kompyuterlar bunday imkoniyatga ega emas; ular rasmni "ko'rganlarida", u raqamlarga tarjima qilinadi. Shunday qilib, CNN boshqa neyron tarmoqlardan tasvir va audio signal ma'lumotlarini tahlil qilish uchun ilg'or qobiliyatlari bilan ajralib turadi. Ular funksiyalarning fazoviy ierarxiyalarini, pastdan tortib to yuqori darajali naqshlargacha avtomatik va moslashuvchan tarzda o'rganish uchun mo'ljallangan. CNN kompyuterga "inson" ko'zlarini egallashda yordam berishi va uni kompyuter ko'rishi bilan ta'minlashi mumkin, bu unga ko'rgan barcha piksellar va raqamlarni o'zlashtirishga imkon beradi va tasvirni aniqlash va tasniflashda yordam beradi. 

ConvNets mashinaga nimani ko'rishini aniqlashda yordam berish uchun xususiyat xaritasida faollashtirish funktsiyalarini amalga oshiradi. Ushbu jarayon uchta asosiy qatlam bilan ta'minlanadi: konvolyutsiya, birlashma va to'liq bog'langan qatlamlar. Birinchi ikkitasi (konvolyutsion va birlashma) ma'lumotlarni chiqarishni amalga oshiradi, to'liq bog'langan qatlam esa tasniflash kabi chiqishni hosil qiladi. Xususiyatlar xaritasi kompyuter butun rasmni ko'ra olmaguncha qatlamdan qatlamga o'tkaziladi. Turli xususiyatlarni aniqlash uchun CNNga imkon qadar ko'proq ma'lumot beriladi. Kompyuterlarga qirralar va chiziqlarni qidirishni buyurgan holda, bu mashinalar odamlar uchun imkonsiz bo'lgan tezlikda tasvirlarni qanday tez va aniq aniqlashni o'rganadilar.

Buzg'unchi ta'sir

CNN ko'pincha tasvirni aniqlash va tasniflash vazifalari uchun qo'llanilsa-da, ular aniqlash va segmentatsiya qilish uchun ham ishlatilishi mumkin. Misol uchun, chakana savdoda CNN mavjud shkafni to'ldiradigan narsalarni aniqlash va tavsiya qilish uchun vizual tarzda qidirishi mumkin. Avtomobilda ushbu tarmoqlar xavfsizlikni yaxshilash uchun yo'l chizig'ini aniqlash kabi yo'l sharoitidagi o'zgarishlarni kuzatishi mumkin. Sog'liqni saqlash sohasida CNNlar saraton o'smalarini bu zararlangan hujayralarni atrofdagi sog'lom organlardan segmentlarga bo'lish orqali yaxshiroq aniqlash uchun ishlatiladi. Shu bilan birga, CNN ijtimoiy media platformalariga fotosuratlardagi odamlarni aniqlash va teg qo'yish bo'yicha tavsiyalar berishga imkon beruvchi yuzni aniqlash texnologiyasini takomillashtirdi. (Biroq, Facebook bu xususiyatni 2021 yilda to'xtatishga qaror qildi, chunki bu o'sib borayotgan axloqiy xavotirlar va ushbu texnologiyadan foydalanish bo'yicha noaniq tartibga solish siyosati). 

Hujjatlarni tahlil qilish CNN bilan ham yaxshilanishi mumkin. Ular qo'lda yozilgan ishni tekshirishlari, uni qo'lda yozilgan tarkibning ma'lumotlar bazasi bilan solishtirishlari, so'zlarni sharhlashlari va boshqalar. Ular bank va moliya uchun muhim bo'lgan qo'lda yozilgan qog'ozlarni yoki muzeylar uchun hujjatlar tasnifini skanerlashi mumkin. Genetika sohasida ushbu tarmoqlar tibbiy mutaxassislarga potentsial davolash usullarini ishlab chiqishda yordam berish uchun rasmlar va xaritalash va bashoratli tahlillarni o'rganish orqali kasallik tadqiqoti uchun hujayra madaniyatini baholashi mumkin. Nihoyat, konvolyutsion qatlamlar sun'iy yo'ldosh tasvirlarini toifalarga ajratish va ularning nima ekanligini tezda aniqlashga yordam beradi, bu esa kosmik tadqiqotlarda yordam beradi.

Konvolyutsion neyron tarmog'ini qo'llash (CNN)

Konvolyutsion neyron tarmog'ining (CNN) ba'zi ilovalari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin: 

• Sog'liqni saqlash diagnostikasida, jumladan radiologiya, rentgen nurlari va genetik kasalliklarda foydalanishning ko'payishi.


• Kosmik kemalar va stantsiyalar va oy roverlaridan oqimli tasvirlarni tasniflash uchun CNN-lardan foydalanish. Mudofaa agentliklari xavfsizlik yoki harbiy tahdidlarni avtonom identifikatsiyalash va baholash uchun kuzatuv sun'iy yo'ldoshlari va dronlariga CNN-larni qo'llashlari mumkin.


• Qo'lda yozilgan matnlar va tasvirni aniqlash uchun yaxshilangan optik belgilarni aniqlash texnologiyasi.


• Omborlar va qayta ishlash korxonalarida robotli saralash ilovalari yaxshilandi.


• Shahar yoki ichki kuzatuv kameralaridan jinoyatchilar va qiziqqan shaxslarni tasniflashda ulardan foydalanish. Biroq, bu usul noto'g'ri bo'lishi mumkin.


• Ko'proq kompaniyalar yuzni aniqlash texnologiyasidan foydalanishlari, jumladan, ma'lumotlarni qanday to'plashlari va ulardan foydalanishlari haqida so'roq qilinmoqda.

Izoh uchun savollar

• Sizningcha, CNN yana qanday qilib kompyuter ko'rish qobiliyatini yaxshilashi mumkin va biz undan har kuni qanday foydalanamiz?


• Tasvirni yaxshiroq tanib olish va tasniflashning yana qanday afzalliklari bor?