شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) چیست و چگونه کار می کند؟

در اینجا همه چیزهایی است که باید در مورد شبکه های عصبی کانولوشن بدانید، از نحوه کار آنها گرفته تا کاربردهای مختلف آنها.

با پیشرفت تکنولوژی، هوش مصنوعی (AI) به بخشی منظم از زندگی ما تبدیل شده است. از دستیارهای مجازی گرفته تا وسایل نقلیه خودران، هوش مصنوعی در صنایع و در برنامه های مختلف مورد استفاده قرار می گیرد.

ظهور هوش مصنوعی به ویژه در زمینه های خاصی از جمله بینایی کامپیوتری چشمگیر است. این به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا اشیاء را مشابه انسان ببینند و آنها را قادر می‌سازد تا اشیا را شناسایی، تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی کنند.

این امر از طریق استفاده از یک شبکه عصبی کانولوشنال امکان پذیر است، یک الگوریتم قوی که امکانات جدیدی را در مورد آنچه که آنالیز ویدیویی قادر به انجام آن است، باز می کند.

شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) چیست؟

شبکه های عصبی کانولوشنال یا CNN ابزار قدرتمندی برای یادگیری عمیق هستند. آنها برای دستیابی به عملکرد پیشرفته در کارهای بینایی کامپیوتری مانند تشخیص اشیا و تشخیص چهره استفاده شده اند.

در هسته خود، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) از نورون‌هایی با وزن‌ها و سوگیری‌های قابل تنظیم تشکیل شده‌اند. این نورون ها در لایه هایی سازماندهی شده اند که وظایف خاصی را انجام می دهند.

هر لایه به لایه قبلی متصل است و لایه ورودی اطلاعات را از دنیای خارج دریافت می کند. خروجی هر نورون با اعمال یک تابع فعال سازی به ترکیبی خطی از ورودی ها و وزن های آن تعیین می شود.

در اصل، این یک الگوریتم یادگیری عمیق است که قادر به ارزیابی تصاویر و شناسایی اشیاء موجود در آنها، از جمله طبقه بندی آنها است. معماری یک شبکه عصبی کانولوشن شبیه به مغز انسان است و قادر به اجرای وظایف مربوط به تجزیه و تحلیل اطلاعات پیکسلی است.

شبکه های عصبی کانولوشن چگونه کار می کنند؟

کلید موفقیت یک CNN این است که هر لایه متوالی دارای پارامترهای کمتری نسبت به لایه قبلی خود است، به طوری که وقتی الگوریتم به پایان رسید، قادر به یادگیری بیشتر در مورد محیط خود نسبت به زمانی است که به سادگی تمام داده ها را به طور همزمان دریافت کرده باشد. .

در عوض، با تجزیه و تحلیل تدریجی تکه‌های کوچک‌تر داده در هر مرحله، می‌تواند الگوهای موجود در محیط خود را با دقت بیشتری شناسایی کند و به آن اجازه می‌دهد با استخراج داده‌ها از تصاویر یا ویدیو، «یادگیری» کند.

شبکه‌های عصبی کانولوشن از کانولوشن یا عملیات ماتریس کوچک برای تجزیه و تحلیل داده‌ها کارآمدتر از روش‌های جایگزین مانند شبکه‌های کاملاً متصل استفاده می‌کنند. این پیچیدگی ها آنها را قادر می سازد تا ویژگی های معناداری را از تصاویر یا امواج صوتی به سرعت و با دقت استخراج کنند.

به عنوان مثال، اگر می‌خواهید انواع مختلف حیوانات را در یک تصویر تشخیص دهید، CNN شما چندین لایه خواهد داشت که هر کدام عملیات‌هایی را در بخش‌های کوچکی از تصویر به طور همزمان انجام می‌دهند – به عنوان مثال، تشخیص لبه‌ها یا تغییرات رنگ.

پیچیدگی شامل ضرب هر عنصر از ماتریس تصویر با ماتریس دیگری به نام فیلتر است. این فیلتر معمولاً بسیار کوچکتر از ماتریس اصلی است و به شناسایی ویژگی‌های خاصی در تصویر مانند لبه‌ها یا اشکال کمک می‌کند.

در نهایت، لایه‌های کاملاً متصل، تمام ویژگی‌های استخراج‌شده از لایه‌های قبلی را با هم در یک بردار واحد ترکیب می‌کنند، که سپس می‌تواند برای اهداف طبقه‌بندی استفاده شود.

لایه خروجی این بردار را به عنوان ورودی می گیرد و از آن برای پیش بینی بر اساس آنچه از داده های دیده شده قبلی در طول جلسات آموزشی یاد گرفته است استفاده می کند. در نتیجه، شبکه‌های عصبی کانولوشنال همچنان هوشمندتر می‌شوند، زیرا داده‌های بیشتری به سیستم وارد می‌شود.

آنها از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشینی برای سرعت بخشیدن به محاسبات و بهبود دقت هنگام تشخیص اشیا استفاده می کنند.

5 بهترین کاربرد شبکه های عصبی کانولوشن

شبکه‌های عصبی کانولوشنال در کاربردهای مختلفی استفاده می‌شوند و اغلب در بسیاری از صنایع مستقر می‌شوند. در اینجا پنج کاربرد محبوب شبکه های عصبی کانولوشنال آورده شده است.

1. تشخیص چهره

فناوری تشخیص چهره به CNN ها متکی است زیرا دستگاه ها باید بتوانند تغییرات شکل صورت را در طول زمان تشخیص دهند تا افراد را از تصویری به تصویر دیگر به طور دقیق شناسایی کنند.

برای انجام این کار، آنها باید با استفاده از هزاران تصویر حاوی چهره از زوایای مختلف و عبارات مختلف آموزش ببینند. پس از آموزش، آنها می توانند تصاویر جدید را با تصاویر ذخیره شده در پایگاه داده خود مقایسه کنند و تعیین کنند که آیا مطابقت دارند یا خیر.

این تکنیک به دلیل توانایی آن در شناسایی سریع افراد بدون نیاز به تماس فیزیکی یا تعامل انسانی به طور فزاینده ای محبوب شده است. این آن را برای برنامه هایی مانند سیستم های امنیتی که در آن شناسایی سریع افراد بدون هیچ گونه تماس بین انسان ها مورد نیاز است، ایده آل می کند.

2. تبلیغات

استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات در سال های اخیر به دلیل توانایی آن در شناسایی سریع و دقیق روندها رشد قابل توجهی داشته است. با کمک شبکه‌های عصبی کانولوشنال، تبلیغ‌کنندگان می‌توانند ترجیحات مخاطب هدف خود را بهتر درک کنند و کمپین‌های تبلیغاتی خود را بر اساس آن تنظیم کنند.

به عنوان مثال، شرکت های پوشاک می توانند از CNN برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان در مورد سبک ها، رنگ ها یا مواد مختلف استفاده کنند تا بتوانند تصمیمات آگاهانه ای در مورد مواردی که باید در کمپین های تبلیغاتی آتی خود به نمایش گذاشته شوند، بگیرند.

علاوه بر این، CNN ها می توانند بینش هایی را در مورد اینکه مشتریان به احتمال زیاد روی یک تبلیغ کلیک می کنند یا کدام کلمات کلیدی منجر به بالاترین نرخ تبدیل برای یک کمپین خاص می شود، ارائه دهند.

3. تشخیص شی

تشخیص اشیاء با CNN با آموزش مدلی برای تشخیص اشیاء خاص در تصاویر یا ویدیوهای دیجیتال با تشخیص الگوهای خاصی مانند لبه‌ها، اشکال و رنگ‌ها کار می‌کند که به تشخیص یک شی از شی دیگر کمک می‌کند.

این مدل با استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده می‌شود – نقاط داده‌ای که به هر نقطه یک برچسب اختصاص داده شده است، مانند جلیقه ایمنی یا کلاه ایمنی. در طول آموزش، مدل یاد می‌گیرد که چگونه الگوهای خاص مرتبط با هر برچسب را تشخیص دهد و در صورت ارائه نقاط داده جدید در طول استنتاج، آنها را به برچسب‌های مربوطه نگاشت می‌کند.

4. تجزیه و تحلیل اسناد و مدارک

سی ان ان مزایای بی شماری را نسبت به سیستم های مبتنی بر قانون مرسوم در هنگام استفاده برای تجزیه و تحلیل اسناد ارائه می دهد. به عنوان مثال، آنها به تلاش بسیار کمتری نسبت به سایر تکنیک ها نیاز دارند زیرا به مداخله محدود انسانی نیاز است.

ثانیاً، از آنجایی که اینها سیستم‌های خودآموز هستند، با گذشت زمان همچنان هوشمندتر می‌شوند، زیرا می‌توانند روندها و الگوهایی را که ممکن است انسان‌ها از دست بدهند، تشخیص دهند.

5. احراز هویت بیومتریک

فناوری احراز هویت بیومتریک، مانند اسکنر اثر انگشت، در دهه گذشته به طور قابل توجهی تکامل یافته است. در حالی که دلایل متعددی وجود دارد که چرا هوش مصنوعی هنوز نمی تواند جایگزین انسان در محل کار شود، فناوری هایی مانند CNN قطعا می توانند به آسان کردن کارها کمک کنند.

وقتی صحبت از بیومتریک به میان می‌آید، CNN‌ها می‌توانند برای شناسایی ویژگی‌های بسیار خاص در صورت یا اثر انگشت افراد استفاده شوند که تشخیص دستی آن برای انسان دشوار یا غیرممکن است.

به عنوان مثال، اگر می‌خواهید با استفاده از فناوری تشخیص چهره، هویت شخصی را تأیید کنید، یک CNN می‌تواند صدها تصویر از چهره آن شخص را اسکن کند و جزئیات ریز مانند منافذ یا چین و چروک‌هایی را که برای انسان با چشم غیرمسلح قابل مشاهده نیست، شناسایی کند.

CNN ها می توانند به شرکت ها کمک کنند تا اطلاعات معنی داری بدست آورند

تعداد فزاینده ای از شرکت ها در حال حاضر از قدرت CNN ها برای به دست آوردن اطلاعات معنادار از تصاویر یا فیلم های دیجیتال استفاده می کنند. CNN ها نه تنها برای ایمنی محل کار بلکه برای بازاریابی در صنایع خرده فروشی و خودرو نیز استفاده می شوند.

این تنها یکی از بسیاری از فناوری‌هایی است که توسعه‌دهندگان ممکن است بخواهند یاد بگیرند که از پیشرفت‌های فناوری جلوتر بمانند و برای شرایط در حال تغییر با ادامه تکامل جهان آماده شوند.

منبع مقاله