Convolutional Neural Network (CNN): Компьютерт хэрхэн харахыг заах

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• Арванхоёрдугаар сар 1, 2023

Үзэл баримтлалын хураангуй

Convolutional Neural Networks (CNNs) нь дүрсний ангилал, компьютерийн хараанд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд машинууд харааны өгөгдлийг хэрхэн таньж, ойлгохыг өөрчилдөг. Тэд хүний ​​алсын харааг дуурайж, дүрсийг хувиргах, нэгтгэх, бүрэн холбосон давхаргуудаар дамжуулан дүрсийг боловсруулдаг. CNN нь бүтээгдэхүүний зөвлөмжийн жижиглэн худалдаа, аюулгүй байдлыг сайжруулахад зориулагдсан автомашин, хавдар илрүүлэх эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ, нүүр царай таних технологи зэрэг олон төрлийн хэрэглээтэй. Тэдгээрийн хэрэглээ нь баримт бичгийн шинжилгээ, генетик, хиймэл дагуулын зураглалд дүн шинжилгээ хийхэд өргөн хэрэглэгддэг. Төрөл бүрийн салбаруудад улам бүр интеграцчилснаар CNN-үүд ёс зүйн асуудал, ялангуяа царай таних технологи, мэдээллийн нууцлалтай холбоотой асуудлуудыг хөндөж, тэдгээрийг байршуулахдаа нухацтай авч үзэх шаардлагатайг онцолж байна.

Convolutional Neural Network (CNN) контекст

CNN бол хүмүүс болон амьтад нүдээрээ объектыг танихдаа хэрхэн ашигладаг талаар гүнзгий судлах загвар юм. Компьютерт ийм боломж байхгүй; Тэд зургийг "үзэх" үед энэ нь цифр рүү хөрвүүлэгддэг. Тиймээс CNN нь дүрс болон аудио дохионы өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх дэвшилтэт чадвараараа бусад мэдрэлийн сүлжээнүүдээс ялгаатай. Эдгээр нь доод түвшнийхээс өндөр түвшний хэв маяг хүртэлх орон зайн шатлалыг автоматаар, дасан зохицох байдлаар сурахад зориулагдсан. CNN нь компьютерт "хүний" нүдийг олж авахад тусалж, түүнийг компьютерийн алсын хараагаар хангаж, бүх пиксел, тоог шингээж, дүрсийг таних, ангилахад тусалдаг. 

ConvNets нь машинд юу харж байгааг тодорхойлоход туслах зорилгоор функцийн газрын зурагт идэвхжүүлэх функцуудыг хэрэгжүүлдэг. Энэ процесс нь гурван үндсэн давхаргаар идэвхждэг: эргэлт, нэгтгэх, бүрэн холбогдсон давхарга. Эхний хоёр нь (хувиралт ба нэгтгэх) өгөгдөл олборлолтыг гүйцэтгэдэг бол бүрэн холбогдсон давхарга нь ангилал зэрэг гаралтыг үүсгэдэг. Компьютер зургийг бүхэлд нь харах хүртэл функцийн газрын зургийг давхаргаас давхарга руу шилжүүлдэг. CNN-д янз бүрийн шинж чанарыг илрүүлэхийн тулд аль болох их мэдээлэл өгдөг. Эдгээр машинууд нь компьютерт ирмэг ба шугам хайхыг хэлснээр хүний ​​хувьд боломжгүй хурдаар дүрсийг хэрхэн хурдан бөгөөд үнэн зөв тодорхойлоход суралцдаг.

Сөрөг нөлөө

CNN-ийг ихэвчлэн дүрсийг таних, ангилах ажилд ашигладаг бол тэдгээрийг илрүүлэх, сегментчилэхэд ашиглаж болно. Жишээлбэл, жижиглэнгийн худалдаанд CNN нь одоо байгаа хувцасны шүүгээнд тохирох зүйлсийг олж, санал болгохын тулд нүдээр хайж болно. Автомашины хувьд эдгээр сүлжээ нь аюулгүй байдлыг сайжруулахын тулд эгнээний шугам илрүүлэх гэх мэт замын нөхцөл байдлын өөрчлөлтийг ажиглаж чаддаг. Эрүүл мэндийн салбарт CNN нь эдгээр гэмтсэн эсийг эргэн тойрон дахь эрүүл эрхтнүүдээс сегментчлэх замаар хорт хавдарыг илүү сайн тодорхойлоход ашиглагддаг. Үүний зэрэгцээ CNN-үүд нүүр царай таних технологийг сайжруулж, сошиал медиа платформд зураг дээрх хүмүүсийг таньж, шошголох зөвлөмж өгөх боломжийг олгосон. (Гэсэн хэдий ч Facebook энэ технологийг ашиглахтай холбоотой ёс зүйн асуудал нэмэгдэж, зохицуулалтын бодлого тодорхойгүй байгаа тул 2021 онд энэ функцийг зогсоохоор шийдсэн). 

Баримт бичгийн шинжилгээ нь CNN-ийн тусламжтайгаар сайжирч болно. Тэд гараар бичсэн бүтээлийг шалгах, гараар бичсэн агуулгын мэдээллийн сантай харьцуулах, үгсийг тайлбарлах гэх мэт олон зүйлийг хийх боломжтой. Тэд банк, санхүү, музейн баримт бичгийн ангилалд чухал ач холбогдолтой гараар бичсэн цаасыг сканнердаж болно. Генетикийн хувьд эдгээр сүлжээнүүд нь өвчний судалгаанд зориулсан эсийн өсгөвөрийг зураг, зураглал, урьдчилан таамаглах аналитик ашиглан үнэлж, эмчилгээний мэргэжилтнүүдэд боломжит эмчилгээг боловсруулахад тусалдаг. Эцэст нь, эргэлтийн давхаргууд нь сансрын зураглалыг ангилж, юу болохыг хурдан тодорхойлоход тусалдаг бөгөөд энэ нь сансрын хайгуулд тусалж чадна.

Convolutional Neural Network (CNN)-ийн хэрэглээ

Convolutional Neural Network (CNN)-ийн зарим хэрэглээнд: 

• Радиологи, рентген зураг, удамшлын өвчин зэрэг эрүүл мэндийн оношлогоонд ашиглах нь нэмэгдсэн.
• Сансрын хөлгүүд, станцууд, сарны роверуудаас цацагдсан зургийг ангилахад CNN ашиглах. Батлан ​​​​хамгаалах агентлагууд аюулгүй байдал эсвэл цэргийн аюулыг бие даан тодорхойлох, үнэлэх зорилгоор хяналтын хиймэл дагуул, нисгэгчгүй онгоцонд CNN-ийг ашиглаж болно.
• Гараар бичсэн текст болон дүрсийг таних оптик тэмдэгтийг таних технологийг сайжруулсан.
• Агуулах болон дахин боловсруулах байгууламжид робот ангилах програмуудыг сайжруулсан.
• Хотын болон дотоод хяналтын камерын гэмт хэрэгтэн болон сонирхсон хүмүүсийг ангилахад ашиглах. Гэсэн хэдий ч энэ арга нь өрөөсгөл хандлагатай байж болно.
• Илүү олон компаниуд нүүр таних технологийг ашигладаг эсэх, тэр дундаа өгөгдлийг хэрхэн цуглуулж, ашиглаж байгаа талаар асууж байна.

Сэтгэгдэл бичих асуултууд

• Таны бодлоор CNN-үүд компьютерийн алсын харааг сайжруулж, бид үүнийг өдөр бүр хэрхэн ашигладаг вэ?
• Зургийг илүү сайн таних, ангилах нь өөр ямар давуу талтай вэ?