شبکه عصبی کانولوشن

امروز در این مقاله از سایت کرالاهاست، درمورد شبکه عصبی کانولوشن در خدمتتان هستیم.

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) هستند که به ویژه برای تجزیه و تحلیل تصاویر مناسب هستند. CNN ها با الهام از سازماندهی قشر بینایی در مغز انسان، در تشخیص الگوها و ویژگی های تصاویر برتری دارند و آنها را قادر می سازد تا وظایفی مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی تصویر را انجام دهند. توانایی آنها در استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات مکانی آنها را به ابزاری قدرتمند برای کاربردهای مختلف در بینایی کامپیوتری از جمله پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری پزشکی و خودروهای خودران تبدیل می کند.

کرالاهاست به عنوان مجموعه طراحی سامانه آموزش مجازی در آموزش این موضوع مهم در کنار شماست.

شبکه عصبی کانولوشن چیست؟

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، زمینه بینایی کامپیوتر را متحول کرده است و پیشرفت‌های پیشگامانه‌ای را در تشخیص تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم‌بندی تصوی،ر ممکن می‌سازند.

CNN ها نوعی معماری یادگیری عمیق هستند که از قشر بینایی حیوانات، الهام گرفته شده و به طور خاص، برای پردازش و تجزیه و تحلیل اطلاعات بصری، طراحی شده اند.

پیشنهاد می کنیم از پست فرق پایتون و جنگو دیدن کنید.

نحوه کار شبکه عصبی کانولوشن

• لایه های کانولوشنال

در هسته یک CNN ، لایه های کانولوشنی قرار دارند. این لایه‌ها، عملیات پیچیده ای را روی تصاویر ورودی، انجام می‌دهند و آنها را با مجموعه‌ای از فیلترها (که به عنوان هسته نیز شناخته می‌شوند)، اسکن می‌کنند تا ویژگی‌هایی مانند لبه‌ها، گوشه‌ها و بافت‌ها را شناسایی و استخراج کنند.

هر فیلتر، یاد می گیرد که یک الگوی خاص را تشخیص دهد و خروجی این فرآیند، مجموعه ای از نقشه های ویژگی است که حاوی اطلاعات مکانی تصویر ورودی است.

• لایه های ترکیبی

لایه های ادغام، برای کاهش ابعاد فضایی نقشه های مشخصه، به طور موثر خلاصه و فشرده سازی اطلاعات، را انجام می دهد. رایج ترین عملیات ادغام، حداکثر ادغام است که حداکثر مقدار را از یک پنجره مشخص، در نقشه ویژگی حفظ می کند. این فرآیند، به کاهش پیچیدگی محاسباتی کمک می کند و به مدل کمک می کند تا در برابر تغییرات کوچک، در داده های ورودی قوی تر شود.

• لایه های کاملا متصل

به دنبال لایه های کانولوشنال و تلفیقی، یک یا چند لایه، کاملاً متصل هستند. این لایه‌ها، نقشه‌های ویژگی را به یک بردار منفرد، مسطح می‌کنند و با استفاده از ویژگی‌های استخراج‌شده، استدلال سطح بالایی را انجام می‌دهند. لایه نهایی، کاملاً متصل از یک تابع فعال سازی softmax برای خروجی امتیازهای احتمالی برای هر کلاس استفاده می کند و وظایف طبقه بندی چند طبقه را تسهیل می کند.

کاربردهای کلیدی شبکه عصبی کانولوشن

• طبقه بندی تصویر

طبقه بندی تصویر، یک کاربرد محوری از CNN ها است، که در آن هدف، اختصاص یک برچسب از پیش تعریف شده به یک تصویر ورودی است. CNN ها، عملکرد قابل توجهی در این حوزه نشان داده اند و از دقت سطح انسانی در معیارهای چالش برانگیز، مانند چالش تشخیص تصویری در مقیاس بزرگ ImageNet (ILSVRC) پیشی گرفته اند.

• تشخیص شی

تشخیص اشیا، نه تنها شامل طبقه بندی اشیاء در یک تصویر، بلکه بومی سازی آنها، با رسم جعبه های مرزی در اطراف هر شی است. معماری های مبتنی بر CNN ، مانند شبکه های عصبی کانولوشن مبتنی بر منطقه (R-CNN)، آشکارساز چند جعبه تک شات (SSD) و You Only Look Once (YOLO) ، به طور قابل توجهی دقت و سرعت تشخیص اشیا را بهبود بخشیده اند.

• تقسیم بندی تصویر

وظایف تقسیم‌بندی تصویر، به طبقه‌بندی در سطح پیکسل نیاز دارد که تصویر را به چندین منطقه، بر اساس مرزهای شی مجزا، جدا می‌کند. روش‌های مبتنی بر CNN ، مانند شبکه‌های کاملاً پیچیده (FCN) وT  U-Net به نتایج پیشرفته‌ای در کارهایی مانند تقسیم‌بندی معنایی و تقسیم‌بندی تصویر پزشکی، دست یافته‌اند.

معماری CNN مدل‌ها و نوآوری‌های پیشگام

• LeNet-5

LeNet-5 که توسط Yann LeCun در سال 1998 توسعه یافت، یکی از اولین معماری‌های CNN است. این مدل پیشگام، برای تشخیص ارقام دست نویس طراحی شد و زمینه ساز معماری های مدرن CNN شد.

• الکس نت

AlexNet که توسط Alex Krizhevsky در سال 2012 معرفی شد، نقطه عطفی برای CNN ها با عملکرد برنده خود در ILSVRC بود. معماری عمیق‌تر، عملکرد فعال‌سازی ReLU و آموزش تسریع‌شده توسط GPU ، باعث جهش قابل‌توجهی در دقت در مقایسه با روش‌های قبلی شده است.

• VGGNet

VGGNet که توسط Karen Simonyan و Andrew Zisserman در سال 2014 توسعه یافت، با استفاده از فیلترهای کانولوشنال کوچکتر، و شبکه های عمیق تر بر AlexNet ، پیشرفت بیشتری کرد. سادگی و اثربخشی آن، آن را به انتخابی محبوب، برای انتقال وظایف یادگیری تبدیل کرده است.

• ResNet

ResNet  که توسط Kaiming He و تیمش، در سال 2015 معرفی شد، معماری CNN را با اتصالات باقیمانده خود متحول کرد. این اتصالات، به شبکه اجازه می‌دهد تا به جای نگاشت خام، نگاشت‌های باقیمانده را بیاموزد و در عین حال، از آموزش موفقیت‌آمیز شبکه‌هایی با بیش از 150 لایه جلوگیری کند. مشکل گرادیان، ناپدید شدن عملکرد چشمگیر  ResNet  در ILSVRC ، موقعیت آن را به عنوان یک معماری غالب CNN مستحکم کرد.

• Inception

شبکه‌های Inception که با نام GoogLeNet نیز شناخته می‌شوند، توسط کریستین سگدی و تیمش، در گوگل در سال 2014 پیشنهاد شدند. شبکه های ابتدایی، به دلیل کارایی و هزینه محاسباتی کمتر در مقایسه با سایر CNN های عمیق، شناخته شده اند.

• EfficientNet

EfficientNet  که توسط Mingxing Tan و Quoc Le در سال 2019 توسعه یافته است، بر بهینه سازی مقیاس بندی مدل تمرکز دارد. EfficientNet با استفاده از مقیاس بندی ترکیبی، که عمق، عرض و وضوح را به طور همزمان، مقیاس می کند، به عملکرد پیشرفته ای با پارامترهای کمتر و هزینه محاسباتی کمتر نسبت به دیگر معماری های پیشرو CNN دست می یابد.

انتقال یادگیری و تنظیم دقیق با شبکه عصبی کانولوشن

یادگیری انتقالی، یک تکنیک قدرتمند است که از CNN های از پیش آموزش دیده، به عنوان استخراج کننده ویژگی، برای کارهای جدید استفاده می کند.

با تنظیم دقیق وزن‌های شبکه از پیش آموزش‌دیده با مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده کوچک‌تر، یادگیری انتقال، توسعه سریع مدل‌های دقیق را امکان‌پذیر می‌کند و در عین حال، نیاز به منابع محاسباتی گسترده و مجموعه داده‌های برچسب‌دار بزرگ را به حداقل می‌رساند.

چالش ها و جهت گیری های آینده برای شبکه عصبی کانولوشن

با وجود موفقیت چشمگیر، CNN ها، همچنان با چالش هایی مواجه هستند که از جمله آن، می توان به موارد زیر، اشاره کرد:

• استحکام: CNN ها می توانند به حملات خصمانه حساس باشند، جایی که اختلالات کوچک و نامحسوس در ورودی، می تواند منجر به طبقه بندی نادرست شود.
• تفسیرپذیری: درک کارکرد داخلی CNN ها، با تلاش برای توسعه روش هایی برای تجسم و تفسیر ویژگی های آموخته شده، یک حوزه تحقیقاتی مداوم است.
• مقیاس پذیری: نیاز به مجموعه داده های برچسب دار بزرگ و منابع محاسباتی قابل توجه، می تواند کاربرد CNN ها را در سناریوهای خاص محدود کند.

جهت‌های تحقیقاتی آتی، شامل بررسی تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت و خودنظارت، گنجاندن دانش و قابلیت‌های استدلال قبلی در CNN و توسعه مدل‌های قوی‌تر و قابل تفسیر است.

تکنیک های افزایش داده برای افزایش عملکرد CNN

تقویت داده ها، نقش مهمی در بهبود عملکرد و قابلیت های تعمیم CNN ایفا می کند. این مورد، به ویژه زمانی که داده های آموزشی محدود است، بکار می آید. با گسترش هوش مصنوعی، مجموعه داده‌های آموزشی با نسخه‌های تغییر یافته تصاویر اصلی، افزایش داده‌ها می‌تواند به طور موثری تنوع داده‌های آموزشی را افزایش داده و اضافه ‌بر ارزش را کاهش دهد.

 تکنیک های رایج افزایش داده ها عبارتند از:

• چرخش: چرخش تصاویر با یک زاویه تصادفی در یک محدوده مشخص.
• چرخاندن: تصاویر را به صورت افقی یا عمودی برگرداند.
• مقیاس بندی: تغییر اندازه تصاویر با یک ضریب مقیاس تصادفی.
• برش: برش تصادفی بخشی از تصویر.
• روشنایی و کنتراست: تنظیم سطح روشنایی و کنتراست تصاویر.
• Noise Injection: اضافه کردن نویز تصادفی به تصاویر.

با ترکیب تکنیک‌های افزایش چندگانه، CNN‌ها می‌توانند تشخیص و تعمیم را از مجموعه‌ای متنوع‌تر از ورودی‌ها بیاموزند، که منجر به عملکرد بهتر در داده‌های دیده نشده می‌شود.

شتاب سخت افزاری برای آموزش و استنتاج با شبکه عصبی کانولوشن

نیازهای محاسباتی آموزش و استقرار CNN ها، باعث توسعه شتاب دهنده های سخت افزاری تخصصی شده است. از جمله این موارد، می توان به  واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، واحدهای پردازش تانسور (TPU)، و آرایه های دروازه قابل برنامه ریزی میدانی (FPGA) اشاره کرد. این شتاب‌دهنده‌ها، آموزش و استنتاج سریع‌تر و کارآمدتر را امکان‌پذیر می‌کند و توسعه سریع و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل می‌کند.

برخی از مزایای کلیدی شتاب سخت افزاری عبارتند از:

• موازی سازی: GPU ها و TPU ها در انجام همزمان بسیاری از عملیات، برتری دارند و پردازش موازی، حجم زیادی از داده ها را ممکن می سازند.
• بهره وری انرژی: شتاب دهنده های سفارشی مانند TPU ها، به طور خاص برای بارهای کاری، یادگیری عمیق طراحی شده اند و در نتیجه، کارایی انرژی بهتری در مقایسه با پردازنده های همه منظوره دارند.
• مقیاس‌پذیری: شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری را می‌توان در تنظیمات آموزشی توزیع‌شده در مقیاس بزرگ، مورد استفاده قرار داد و به محققان و متخصصان این امکان را می‌دهد تا مدل‌های عمیق‌تر و پیچیده‌تر را در مدت زمان کوتاه‌تری آموزش دهند.

شبکه عصبی کانولوشن در برنامه‌های محاسبات لبه و اینترنت اشیا

ظهور محاسبات لبه و اینترنت اشیا (IoT) ، علاقه به استقرار CNN در دستگاه‌های دارای محدودیت منابع، مانند گوشی‌های هوشمند، پهپادها و حسگرها را برانگیخته است. این امکان پردازش و تجزیه و تحلیل بلادرنگ، داده ها را در منبع فراهم می کند و نیاز به انتقال داده و پردازش مرکزی را کاهش می دهد.

ملاحظات کلیدی برای استقرار CNN در سناریوهای محاسبات لبه عبارتند از:

• فشرده سازی مدل: تکنیک هایی مانند کوانتیزاسیون وزن، هرس و تقطیر دانش را می توان برای کاهش ردپای حافظه و الزامات محاسباتی مدل های CNN ، بدون به خطر انداختن قابل توجه دقت به کار برد.
• بهینه‌سازی سخت‌افزار: طراحی معماری‌های CNN و الگوریتم‌های آموزشی که محدودیت‌های سخت‌افزاری خاص و قابلیت‌های دستگاه‌های لبه را در نظر می‌گیرد، می‌تواند به عملکرد بهتر و بهره‌وری انرژی منجر شود.
• حفظ حریم خصوصی و امنیت: استقرار CNN در دستگاه‌های لبه‌ای، می‌تواند به رفع نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی با نگه‌داشتن داده‌های حساس در دستگاه کمک کند، اما همچنین چالش‌های امنیتی جدیدی را معرفی می‌کند که باید برطرف شوند.

اطلاعات کلی درباره شبکه عصبی کانولوشن

موضوع	توضیح
شبکه عصبی کانولوشن	شبکه عصبی کانولوشن ، معماری های یادگیری عمیق هستند که از قشر بینایی حیوانات الهام گرفته شده اند و برای پردازش اطلاعات بصری طراحی شده اند.
شبکه عصبی کانولوشن چگونه کار می کند	شبکه عصبی کانولوشن از لایه های کانولوشن، لایه های ادغام و لایه های کاملاً متصل تشکیل شده اند که با هم اطلاعات بصری را پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند.
کاربردهای شبکه عصبی کانولوشن	کاربردهای کلیدی شامل طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی تصویر است.
پیشگامان معماری CNN	برخی از معماری های تاثیرگذار LeNet-5، AlexNet، VGGNet، ResNet، Inception Networks و EfficientNet هستند.
آموزش انتقال و تنظیم دقیق	استفاده از CNN های از پیش آموزش دیده برای کارهای جدید می تواند نیاز به منابع محاسباتی گسترده و مجموعه داده های بزرگ برچسب گذاری شده را به حداقل برساند.
چالش ها و جهت گیری های آینده	چالش‌های فعلی شامل استحکام، تفسیرپذیری و مقیاس‌پذیری است. جهت‌های تحقیقاتی آینده شامل یادگیری بدون نظارت و خودنظارت، ترکیب دانش قبلی و توسعه مدل‌های قوی‌تر است.
تکنیک های افزایش داده ها	افزایش داده ها می تواند عملکرد CNN را با افزایش تنوع داده های آموزشی و کاهش بیش از حد برازش افزایش دهد.
شتاب سخت افزاری در شبکه عصبی کانولوشن	شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری تخصصی، مانند GPU، TPU و FPGA، آموزش و استنتاج سریع‌تر و کارآمدتر CNN را امکان‌پذیر می‌کنند.
CNN ها در Edge Computing و IoT	استقرار CNN بر روی دستگاه‌های محدود به منابع نیازمند فشرده‌سازی مدل، بهینه‌سازی سخت‌افزاری و رسیدگی به نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیتی است.

نتیجه گیری

در نتیجه، شبکه عصبی کانولوشن، انقلابی در حوزه بینایی رایانه ایجاد کرده‌اند و تأثیر آن‌ها به حوزه‌های متعدد دیگری نیز کشیده شده است. با ادامه پیشرفت تحقیقات، می‌توان انتظار داشت که CNN‌های قدرتمندتر، کارآمدتر و همه‌کاره‌تر را ببینیم که برنامه‌های کاربردی جدید را فعال می‌کنند و مرزهای آنچه با هوش مصنوعی امکان‌پذیر است را تغییر می‌دهند.

در صورت داشتن هرگونه سوال درباره شبکه عصبی کانولوشن، شما می توانید از طریق تماس تلفنی با متخصصان تیم کرالاهاست در ارتباط باشید.

در پایان توصیه می کنیم با معماری mvc در جنگو آشنا شوید.