Convolutional عصبي شبکه (CNN): کمپیوټر ته درس ورکوي چې څنګه وګوري

• لیکونکی:
• د لیکوال نوم

  Quantumrun وړاندوینه
• د دسمبر په 1، 2023

د بصیرت لنډیز

Convolutional Neural Networks (CNNs) د عکسونو په طبقه بندي او د کمپیوټر لید کې مهم دي، دا بدلوي چې څنګه ماشینونه د بصری ډاټا پیژني او پوهیږي. دوی د انسان لید تقلید کوي ، د عکسونو پروسس کولو له لارې د قناعت وړ ، حوض کولو ، او د ځانګړتیاو استخراج او تحلیل لپاره په بشپړ ډول وصل شوي پرتونو. CNN مختلف غوښتنلیکونه لري، پشمول د محصول سپارښتنو پرچون پلور، د خوندیتوب ښه کولو لپاره اتوماتیک، د تومور کشف لپاره روغتیا پاملرنې، او د مخ پیژندنې ټیکنالوژي. د دوی کارول د اسنادو تحلیل، جنیتیک، او د سپوږمکۍ عکس العمل تحلیل ته غزوي. په مختلفو سکټورونو کې د دوی د مخ په زیاتیدونکي ادغام سره، CNNs اخلاقي اندیښنې راپورته کوي، په ځانګړې توګه د مخ پیژندنې ټیکنالوژۍ او د معلوماتو محرمیت په اړه، د دوی د ګمارلو په اړه د احتیاط اړتیا په ګوته کوي.

Convolutional عصبي شبکه (CNN) شرایط

CNNs د ژورې زده کړې ماډل دی چې څنګه انسانان او څاروی د شیانو پیژندلو لپاره خپلې سترګې کاروي. کمپیوټر دا وړتیا نه لري؛ کله چې دوی یو انځور "وګوري"، دا په ګوتو ژباړل کیږي. پدې توګه ، CNNs د عکس او آډیو سیګنال ډیټا تحلیل کولو لپاره د دوی پرمختللي وړتیاو له مخې له نورو عصبي شبکو څخه توپیر لري. دوی د دې لپاره ډیزاین شوي چې په اتوماتيک ډول او په تطابق سره د ځانګړتیاو ځایي درجه بندي زده کړي، له ټیټ څخه تر لوړې کچې نمونې. CNNs کولی شي د کمپیوټر سره د "انساني" سترګو په ترلاسه کولو کې مرسته وکړي او د کمپیوټر لید چمتو کړي، دا اجازه ورکوي چې ټول پکسلونه او شمیرې جذب کړي او د عکس پیژندنې او طبقه بندي کې مرسته وکړي. 

ConvNets د فیچر نقشه کې د فعالولو فعالیتونه پلي کوي ترڅو ماشین سره مرسته وکړي چې دا معلومه کړي چې دا څه ګوري. دا پروسه د دریو اصلي پرتونو لخوا فعاله شوې: قانع کونکي، پولینګ، او په بشپړه توګه تړل شوي پرتونه. لومړی دوه (قطعی او پولینګ) د معلوماتو استخراج ترسره کوي، پداسې حال کې چې په بشپړه توګه تړل شوی پرت محصول تولیدوي، لکه طبقه بندي. د فیچر نقشه له پرت څخه بل پرت ته لیږدول کیږي تر هغه چې کمپیوټر بشپړ عکس وګوري. CNN ته د مختلف ځانګړتیاو موندلو لپاره د امکان تر حده ډیر معلومات ورکول کیږي. کمپیوټرونو ته د څنډو او لینونو په لټه کې کولو سره، دا ماشینونه زده کوي چې څنګه په چټکه او دقیق ډول د عکسونو په نرخونو کې پیژندل کیږي چې د انسانانو لپاره ناممکن دي.

ګډوډي اغیزې

پداسې حال کې چې CNNs په عمومي ډول د عکس پیژندنې او طبقه بندي کارونو لپاره کارول کیږي، دوی د کشف او قطع کولو لپاره هم کارول کیدی شي. د مثال په توګه، په پرچون کې، CNNs کولی شي په لید کې د هغو توکو پیژندلو او وړاندیز کولو لپاره لټون وکړي چې د موجوده المارۍ بشپړوي. په موټرو کې، دا شبکې کولی شي د سړک په شرایطو کې بدلونونو ته پام وکړي لکه د لین لاین کشف د خوندیتوب ښه کولو لپاره. په روغتیایی پاملرنې کې، CNNs د سرطان د تومورونو د ښه پیژندلو لپاره کارول کیږي چې دا زیانمن شوي حجرې د دوی شاوخوا صحي ارګانونو څخه قطع کړي. په ورته وخت کې، CNNs د مخ پیژندنې ټیکنالوژي ښه کړې، د ټولنیزو رسنیو پلیټونو ته اجازه ورکوي چې په عکسونو کې خلک وپیژني او د ټاګ کولو سپارښتنې ورکړي. (په هرصورت، فیسبوک پریکړه کړې چې په 2021 کې دا فیچر ودروي، د مخ په زیاتیدونکي اخلاقي اندیښنو او د دې ټیکنالوژۍ کارولو په اړه د غیر واضح تنظیمي پالیسیو په حواله). 

د اسنادو تحلیل هم د CNNs سره وده کولی شي. دوی کولی شي د لاس لیکل شوي کار تصدیق کړي، دا د لاسي لیکل شوي منځپانګې ډیټابیس سره پرتله کړي، ټکي تشریح کړي، او نور ډیر څه. دوی ممکن د بانکدارۍ او مالیې لپاره مهم لاسي لیکل شوي کاغذونه سکین کړي یا د موزیمونو لپاره د اسنادو طبقه بندي کړي. په جینیات کې، دا شبکې کولی شي د ناروغیو څیړنې لپاره د حجرو کلتور ارزونه د عکسونو او نقشه کولو او وړاندوینې تحلیلونو معاینه کړي ترڅو د احتمالي درملنې رامینځته کولو کې د طبي متخصصینو سره مرسته وکړي. په نهایت کې، قانع کونکي پرتونه کولی شي د سپوږمکۍ عکسونو طبقه بندي کولو کې مرسته وکړي او په چټکۍ سره وپیژني چې دوی څه دي، کوم چې کولی شي د فضا په سپړنه کې مرسته وکړي.

د convolutional عصبي شبکې غوښتنلیکونه (CNN)

د convolutional neural network (CNN) ځینې غوښتنلیکونه کېدای شي پدې کې شامل وي: 

• د روغتیا پاملرنې تشخیصونو کې د کارولو زیاتوالی، پشمول د رادیولوژی، ایکس رې، او جینیاتی ناروغیو.
• د CNNs کارول د سپوږمۍ بیړیو او سټیشنونو او سپوږمۍ روورونو څخه جریان شوي عکسونو طبقه بندي کولو لپاره. دفاعي ادارې کولی شي CNNs د څارنې سپوږمکۍ او ډرونونو ته د خپلواکې پیژندنې او امنیت یا نظامي ګواښونو ارزونې لپاره پلي کړي.
• د لاس لیکل شوي متنونو او عکس پیژندنې لپاره د نظری کرکټر پیژندنې ټیکنالوژي ښه شوې.
• په ګودامونو او ریسایکل کولو تاسیساتو کې د روبوټیک ترتیب کولو غوښتنلیکونه ښه شوي.
• د ښاري یا داخلي څارنې کیمرې څخه د مجرمینو او د علاقې وړ اشخاصو طبقه بندي کولو کې د دوی کارول. په هرصورت، دا طریقه کیدای شي د تعصب تابع وي.
• نور شرکتونه د دوی د مخ پیژندنې ټیکنالوژۍ کارولو په اړه پوښتنې کیږي ، پشمول د دوی معلومات څنګه راټولوي او کاروي.

د نظر ورکولو لپاره پوښتنې

• تاسو نور څه فکر کوئ CNNs کولی شي د کمپیوټر لید ته وده ورکړي او موږ څنګه هره ورځ کاروو؟
• د غوره عکس پیژندنې او طبقه بندي نورې ممکنې ګټې څه دي؟