Tora neuralî ya konvolutional (CNN): Hînkirina komputeran çawa dibînin

• Nivîskar:
• Navê nivîskar

  Pêşbîniya Quantumrun
• December 1, 2023

Kurteya Insight

Torên Neuralî yên Hevbeş (CNN) di dabeşkirina wêneyê û dîtina komputerê de girîng in, veguherînin ka makîneyên çawa daneyên dîtbar nas dikin û fam dikin. Ew dîtina mirovî teqlîd dikin, wêneyan bi navgîniya hevgirtî, hevgirtin û bi tevahî ve girêdayî ji bo derxistin û analîzkirina taybetmendiyê hildiberînin. CNN sepanên cihêreng hene, di nav de firoştina ji bo pêşniyarên hilberan, otomotîv ji bo çêtirkirina ewlehiyê, lênihêrîna tenduristî ji bo tespîtkirina tumor, û teknolojiya nasîna rû. Bikaranîna wan ji bo analîzkirina belgeyê, genetîk, û analîzkirina wêneyên satelîtê dirêj dibe. Bi zêdebûna entegrasyona wan di sektorên cihêreng de, CNN fikarên exlaqî zêde dikin, nemaze di derbarê teknolojiya nasîna rû û nepeniya daneyê de, hewcedariya bi baldarî li ser bicîhkirina wan ronî dikin.

Çarçoveya tora neuralî ya hevgirtî (CNN).

CNN modelek fêrbûna kûr e ku ji hêla mirov û heywanan ve çavên xwe bikar tînin da ku tiştan nas bikin. Komputer xwedî vê şiyana ne; dema ku ew wêneyek "dîtin" dikin, ew bi jimareyan tê wergerandin. Ji ber vê yekê, CNN ji torên neuralî yên din ji hêla kapasîteyên xwe yên pêşkeftî ve ji bo analîzkirina daneya nîşana wêne û deng ve têne cûda kirin. Ew hatine sêwirandin ku bixweber û bi adapteyî hiyerarşiyên cîhê taybetmendiyan, ji qalibên nizm berbi astek bilind fêr bibin. CNN dikarin di bidestxistina çavên "mirov" de arîkariya kompîturê bikin û dîtina kompîturê jê re peyda bikin, bihêle ku ew hemî pîxel û hejmarên ku ew dibîne vehewîne û di naskirin û dabeşkirina wêneyê de bibe alîkar. 

ConvNets fonksiyonên çalakkirinê di nexşeyek taybetmendiyê de bicîh dikin da ku alîkariya makîneyê bikin ku diyar bike ka ew çi dibîne. Ev pêvajo ji hêla sê tebeqeyên sereke ve tê çalak kirin: qatên konvolutional, hevgirtî û bi tevahî ve girêdayî. Du ya yekem (hevok û hevgirtin) derxistina daneyê pêk tînin, dema ku qata bi tevahî ve girêdayî hilberanê çêdike, wekî dabeşkirin. Nexşeya taybetmendiyê ji qat bi qat tê veguheztin heya ku komputer dikare tevahî wêneyê bibîne. CNN bi qasî ku pêkan agahdarî têne dayîn da ku taybetmendiyên cûda tespît bikin. Bi ku ji komputeran re dibêjin ku li kev û rêzan bigerin, van makîneyan fêr dibin ka meriv çawa bi lez û bez wêneyan bi rêjeyên ku ji mirovan re ne mumkun e nas dikin.

Bandora têkçûyî

Dema ku CNN bi gelemperî ji bo karên nasîn û dabeşkirina wêneyê têne bikar anîn, ew dikarin ji bo tespîtkirin û dabeşkirinê jî werin bikar anîn. Mînakî, di firotanê de, CNN dikarin bi dîtbarî bigerin da ku tiştên ku bergek heyî temam dikin nas bikin û pêşniyar bikin. Di otomotîvê de, van torgilokan dikarin li guheztinên şert û mercên rê, mîna vedîtina xeta hêl, temaşe bikin da ku ewlehiyê baştir bikin. Di lênihêrîna tenduristiyê de, CNN têne bikar anîn da ku bi dabeşkirina van hucreyên xerabûyî ji organên saxlem ên li dora wan çêtir tîmorên penceşêrê nas bikin. Di vê navberê de, CNN-ê teknolojiya naskirina rûyê çêtir kiriye, rê dide platformên medya civakî ku di wêneyan de mirovan nas bikin û pêşniyarên nîşankirinê bidin. (Lêbelê, Facebook biryar da ku di sala 2021-an de vê taybetmendiyê rawestîne, ji ber zêdebûna fikarên exlaqî û polîtîkayên birêkûpêk ên ne diyar ên li ser karanîna vê teknolojiyê). 

Analîzkirina belgeyê dikare bi CNN-ê re jî baştir bibe. Ew dikarin xebatek destnivîsar verast bikin, wê bi databasek naveroka destnivîsan re berhev bikin, peyvan şîrove bikin, û hêj bêtir. Ew dikarin kaxezên destnivîs ên ji bo banking û darayî an dabeşkirina belgeyên ji bo muzeyan krîtîk bişopînin. Di genetîkê de, van toran dikarin çandên hucreyê ji bo lêkolîna nexweşiyê bi lêkolîna wêne û nexşe û analîtîkên pêşbînîkirî binirxînin da ku ji pisporên bijîjkî re di pêşxistina dermankirinên potansiyel de bibin alîkar. Di dawiyê de, tebeqeyên hevedudanî dibe ku di kategorîzekirina wêneyên satelîtê de bibin alîkar û zû nas bikin ka ew çi ne, ku dikarin di keşifkirina fezayê de bibin alîkar.

Serîlêdanên tora neuralî ya konvolutional (CNN)

Hin serîlêdanên tora neuralî ya konvolutional (CNN) dibe ku ev in: 

• Zêdebûna karanîna di teşhîsên lênihêrîna tenduristiyê de, di nav de radyolojî, tîrêjên x, û nexweşiyên genetîkî.
• Bikaranîna CNN-ê ji bo tesnîfkirina dîmenên weşankirî yên ji gemiyên fezayê û qereqolan, û rowerên heyvê. Ajansên parastinê dikarin CNN-ên li ser satelaytên çavdêriyê û dronên ji bo destnîşankirina xweser û nirxandina xetereyên ewlehî an leşkerî bicîh bikin.
• Teknolojiya nasîna karaktera optîkî ya çêtir ji bo nivîsên destnivîs û naskirina wêneyê.
• Serîlêdanên cûrbecûr yên robotîkî yên li depo û tesîsên vezîvirandinê çêtir kirin.
• Bikaranîna wan di tesnîfkirina sûcdar û kesên eleqedar ji kamerayên çavdêriyê yên bajarî an hundurîn. Lêbelê, ev rêbaz dikare bibe mijara berevajîkirinê.
• Zêdetir pargîdaniyên ku di derbarê karanîna wan teknolojiya nasîna rû de têne pirsîn, tevî ku ew çawa daneyan berhev dikin û bikar tînin.

Pirsên ku li ser şîrove bikin

• Wekî din hûn çawa difikirin ku CNN dikarin dîtina komputerê baştir bikin û em çawa wê rojane bikar tînin?
• Feydeyên din ên gengaz ên naskirin û dabeşkirina wêneyê çêtir çi ne?