Конволюционна невронна мрежа (CNN): Обучение на компютрите как да виждат

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Декември 1, 2023

Резюме на прозрението

Конволюционните невронни мрежи (CNN) са основни в класификацията на изображенията и компютърното зрение, трансформирайки начина, по който машините идентифицират и разбират визуални данни. Те имитират човешкото зрение, обработвайки изображения чрез конволюционни, обединяващи и напълно свързани слоеве за извличане и анализ на функции. CNN имат различни приложения, включително търговия на дребно за продуктови препоръки, автомобилостроене за подобряване на безопасността, здравеопазване за откриване на тумори и технология за разпознаване на лица. Използването им се простира до анализ на документи, генетика и анализиране на сателитни изображения. С нарастващата си интеграция в различни сектори, CNN пораждат етични опасения, особено по отношение на технологията за разпознаване на лица и поверителността на данните, подчертавайки необходимостта от внимателно обмисляне на тяхното внедряване.

Контекст на конволюционната невронна мрежа (CNN).

CNN са модел за дълбоко обучение, вдъхновен от това как хората и животните използват очите си, за да идентифицират обекти. Компютрите нямат тази възможност; когато „гледат“ изображение, то се превежда в цифри. По този начин CNN се отличават от другите невронни мрежи с техните разширени възможности за анализиране на данни от изображения и аудио сигнали. Те са проектирани да научават автоматично и адаптивно пространствени йерархии на функции, от модели на ниско до високо ниво. CNN могат да помогнат на компютъра да придобие „човешки“ очи и да му осигурят компютърно зрение, което му позволява да абсорбира всички пиксели и числа, които вижда, и да помогне при разпознаването и класифицирането на изображения. 

ConvNets внедряват функции за активиране в карта на функции, за да помогнат на машината да определи какво вижда. Този процес се активира от три основни слоя: конволюционен, обединяващ и напълно свързан слой. Първите две (конволюция и обединяване) извършват извличането на данни, докато напълно свързаният слой генерира изход, като например класификация. Картата на характеристиките се прехвърля от слой на слой, докато компютърът може да види цялата картина. CNN получават възможно най-много информация за откриване на различни характеристики. Като казват на компютрите да търсят ръбове и линии, тези машини се научават как бързо и точно да идентифицират изображения със скорости, които са невъзможни за хората.

Разрушително въздействие

Докато CNN се използват най-често за разпознаване на изображения и задачи за класифициране, те могат да се използват и за откриване и сегментиране. Например в търговията на дребно CNN могат визуално да търсят, за да идентифицират и препоръчат артикули, които допълват съществуващ гардероб. В автомобилостроенето тези мрежи могат да следят за промени в пътните условия, като откриване на лентата, за да подобрят безопасността. В здравеопазването CNN се използват за по-добро идентифициране на ракови тумори чрез сегментиране на тези увредени клетки от здравите органи около тях. Междувременно CNN са подобрили технологията за разпознаване на лица, позволявайки на социалните медийни платформи да идентифицират хора на снимки и да дават препоръки за маркиране. (Въпреки това Facebook реши да спре тази функция през 2021 г., позовавайки се на нарастващи етични опасения и неясни регулаторни политики относно използването на тази технология). 

Анализът на документи също може да се подобри със CNN. Те могат да проверят ръкописно произведение, да го сравнят с база данни с ръкописно съдържание, да тълкуват думите и др. Те могат да сканират ръкописни документи, критични за банкирането и финансите или класификацията на документи за музеите. В генетиката тези мрежи могат да оценят клетъчни култури за изследване на болести чрез изследване на снимки и картографиране и прогнозни анализи, за да помогнат на медицинските експерти при разработването на потенциални лечения. И накрая, конволюционните слоеве могат да помогнат при категоризирането на сателитни изображения и бързото идентифициране какви са те, което може да помогне при изследването на космоса.

Приложения на конволюционна невронна мрежа (CNN)

Някои приложения на конволюционната невронна мрежа (CNN) могат да включват: 

• Повишена употреба в диагностиката на здравеопазването, включително радиология, рентгенови лъчи и генетични заболявания.
• Използването на CNN за класифициране на поточно предавани изображения от космически совалки и станции и луноходи. Агенциите по отбраната могат да прилагат CNN към сателити за наблюдение и дронове за автономна идентификация и оценка на сигурността или военни заплахи.
• Подобрена технология за оптично разпознаване на символи за ръкописни текстове и разпознаване на изображения.
• Подобрени приложения за роботизирано сортиране в складове и съоръжения за рециклиране.
• Използването им при класифициране на престъпници и интересни лица от градски или вътрешни камери за наблюдение. Този метод обаче може да бъде обект на пристрастия.
• Повече компании са разпитвани относно използването на технологии за разпознаване на лица, включително как събират и използват данните.

Въпроси за коментар

• Как иначе смятате, че CNN могат да подобрят компютърното зрение и как го използваме ежедневно?
• Какви са другите възможни ползи от по-доброто разпознаване и класифициране на изображения?