آشنایی با الگوریتم CNN (شبکه های عصبی کانولوشنال)
شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) سنگ بنای یادگیری ماشین مدرن هستند، به ویژه در وظایف بینایی کامپیوتری مانند تشخیص تصویر، تشخیص اشیا و تشخیص چهره. CNN ها از سیستم بینایی انسان الهام گرفته شده اند و برای شناسایی الگوها و ویژگی های داده ها به صورت سلسله مراتبی طراحی شده اند.
CNN ها چگونه کار می کنند
1. لایه های کانولوشنال
- جزء اصلی یک CNN، لایه‌های کانولوشن، فیلترهایی را برای داده‌های ورودی اعمال می‌کند تا ویژگی‌هایی مانند لبه‌ها، شکل‌ها و بافت‌ها را استخراج کند.
- هر فیلتر روی ورودی می لغزد و یک عملیات ریاضی (پیچیدگی) را برای تولید نقشه های ویژگی انجام می دهد.
2. ادغام لایه ها
- لایه‌های ادغام ابعاد نقشه‌های ویژگی را کاهش می‌دهند و شبکه را از نظر محاسباتی کارآمد و نسبت به تغییرات جزئی در داده‌های ورودی انعطاف‌پذیر می‌سازند.
- تکنیک های متداول ادغام شامل حداکثر ادغام (انتخاب حداکثر مقدار در یک منطقه) و ادغام متوسط است.
3. لایه های کاملا متصل
- این لایه ها همه نورون ها را به هم متصل می کنند و ویژگی های استخراج شده را پردازش می کنند تا پیش بینی های نهایی را انجام دهند.
4. توابع فعال سازی
- توابعی مانند ReLU (واحد خطی اصلاح‌شده) غیرخطی بودن را معرفی می‌کنند و شبکه را قادر می‌سازد تا الگوهای پیچیده را یاد بگیرد.
کاربردهای CNN
- طبقه بندی تصاویر: تشخیص اشیاء در عکس ها (مانند گربه ها، ماشین ها).
- تشخیص اشیا: شناسایی و مکان یابی چندین شی در یک تصویر.
- تصویربرداری پزشکی: تشخیص ناهنجاری ها در اشعه ایکس یا ام آر آی.
- پردازش زبان طبیعی: کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا تشخیص دست خط.
مزایای CNN ها
- استخراج خودکار ویژگی ها نیاز به مهندسی دستی را کاهش می دهد.
- در مدیریت مجموعه داده های بزرگ و پیچیده موثر است.
CNN ها یادگیری ماشینی را متحول کرده اند و همچنان نقشی اساسی در پیشرفت فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می کنند. با تحقیقات مداوم، آنها حتی قدرتمندتر و همه کاره تر می شوند.
