Ang mga convolutional neural network (CNNs) ay isang klase ng mga deep learning model na malawakang ginagamit para sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Ang proseso ng mga convolution sa isang CNN ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtukoy ng mga pattern o mga tampok sa isang imahe. Sa paliwanag na ito, susuriin natin ang mga detalye kung paano isinasagawa ang mga convolution at ang kanilang kahalagahan sa pagsusuri ng imahe.
Sa kaibuturan ng isang CNN, ang mga convolution ay mga operasyong matematikal na kinasasangkutan ng isang maliit na matrix, na tinatawag na filter o kernel, na inilalapat sa isang input na imahe. Ang filter ay karaniwang isang parisukat na matrix na may mga sukat na mas maliit kaysa sa input na larawan. Kasama sa pagpapatakbo ng convolution ang pag-slide sa filter na ito sa buong imahe, pag-compute ng mga produkto ng tuldok sa pagitan ng filter at ng kaukulang mga sub-rehiyon ng larawan.
Ginagawa ang convolution operation sa pamamagitan ng pagkuha ng element-wise na produkto ng filter at ang sub-rehiyon ng larawan kung saan ito kasalukuyang nakaposisyon, at pagbubuod ng mga resulta. Ang prosesong ito ay paulit-ulit para sa bawat sub-rehiyon ng imahe, na bumubuo ng bagong matrix na tinatawag na feature map. Kinakatawan ng feature map ang mga activation o tugon ng filter sa iba't ibang lokasyon sa input image.
Sa pamamagitan ng paggamit ng iba't ibang mga filter, matututong tumukoy ang mga CNN ng iba't ibang pattern o feature sa isang larawan. Halimbawa, ang isang filter ay maaaring idinisenyo upang makita ang mga pahalang na gilid, habang ang isa pang filter ay maaaring idinisenyo upang makita ang mga diagonal na linya. Sa pamamagitan ng proseso ng pagsasanay, natututo ang CNN na ayusin ang mga timbang ng mga filter upang ma-optimize ang pagganap nito sa ibinigay na gawain.
Ang paggamit ng mga convolution sa CNN ay nag-aalok ng ilang mga pakinabang para sa pagtukoy ng mga pattern o mga tampok sa mga imahe. Una, ang mga convolution ay nagbibigay-daan sa network na makuha ang mga lokal na dependency sa imahe. Sa pamamagitan ng pag-slide ng filter sa buong imahe, ang CNN ay maaaring makakita ng mga pattern anuman ang kanilang lokasyon. Ang spatial invariance property na ito ay nagbibigay-daan sa mga CNN na makilala ang mga bagay kahit na lumitaw ang mga ito sa iba't ibang bahagi ng larawan.
Pangalawa, nakakatulong ang mga convolution sa pagbawas ng bilang ng mga parameter sa network. Sa halip na ikonekta ang bawat neuron sa bawat pixel sa input na imahe, sinasamantala ng mga CNN ang lokal na pagkakakonekta ng mga convolution. Ang mga filter ay ibinabahagi sa buong larawan, na nagreresulta sa isang makabuluhang pagbawas sa bilang ng mga parameter na matutunan. Ang katangian ng pagbabahagi ng parameter na ito ay ginagawang mahusay ang pagkalkula ng mga CNN at binibigyang-daan ang mga ito na pangasiwaan ang malalaking dataset ng larawan.
Higit pa rito, ang mga convolution ay nagbibigay ng hierarchical na representasyon ng input na imahe. Habang lumalalim tayo sa CNN, nakukuha ng mga filter ang mas kumplikado at abstract na mga feature. Ang mga paunang layer ay maaaring makakita ng mga simpleng gilid o texture, habang ang mas malalalim na layer ay maaaring tumukoy ng mas mataas na antas ng mga konsepto tulad ng mga hugis o bagay. Ang hierarchical structure na ito ay nagbibigay-daan sa mga CNN na matuto at kumatawan sa mga kumplikadong pattern sa isang hierarchical na paraan, na humahantong sa pinahusay na pagganap sa mga gawain sa pagkilala ng imahe.
Kasama sa mga convolution sa isang CNN ang pag-slide ng filter sa isang imahe, pag-compute ng mga produkto ng tuldok, at pagbuo ng mga feature na mapa. Binibigyang-daan nila ang network na makuha ang mga lokal na dependency, bawasan ang bilang ng mga parameter, at lumikha ng hierarchical na representasyon ng input na imahe. Ginagawang epektibo ng mga katangiang ito ang mga CNN sa pagtukoy ng mga pattern o feature sa mga larawan, na humahantong sa kanilang malawakang paggamit sa iba't ibang gawain sa computer vision.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Mga pangunahing kaalaman sa koneksyon ng neural network:
- Paano pinagsama ang mga convolution at pooling sa mga CNN upang matutunan at makilala ang mga kumplikadong pattern sa mga imahe?
- Ilarawan ang istraktura ng isang CNN, kabilang ang papel ng mga nakatagong layer at ang ganap na konektadong layer.
- Paano pinapasimple ng pooling ang mga feature na mapa sa isang CNN, at ano ang layunin ng max pooling?
- Ano ang mga pangunahing bahagi ng isang convolutional neural network (CNN) at paano sila nakakatulong sa pagkilala ng imahe?
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Mga koneksyon na neural network sa TensorFlow (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Mga pangunahing kaalaman sa koneksyon ng neural network (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit