Convolutional Neural Networks trong machine learning

Convolutional Neural Networks trong machine learning

Rate this post

Bạn có biết các nhà nghiên cứu đang liên tục làm việc để huấn luyện máy móc suy nghĩ như con người và chúng cũng đang thành công không? Cơ bản đằng sau điều này là Neuron Network. Bạn sẽ nghiên cứu cách mạng nơ-ron phức tạp đã trở thành xương sống của ngành trí tuệ nhân tạo và cách CNN định hình các ngành công nghiệp trong tương lai.

Các bài viết liên quan:

Machine learning có nhiều thuật toán chịu trách nhiệm truyền thông tin cho hệ thống. Có rất nhiều ứng dụng của Machine learning. Một trong những ứng dụng đó là của thị giác máy tính. Mục tiêu nhận dạng khuôn mặt và các hình ảnh khác được thực hiện tốt với sự trợ giúp của một loại mạng nơ-ron đặc biệt được gọi là Convolutional Neural Networks (CNN). Trong blog này, chúng ta sẽ thấy hoạt động đằng sau những CNN này cũng như lịch sử và ứng dụng của chúng.

CNN (Convolutional Neural Networks) là gì?

Convolutional Neural Networks là một loại Thuật toán Deep learning lấy hình ảnh làm đầu vào và tìm hiểu các tính năng khác nhau của hình ảnh thông qua các bộ lọc. Điều này cho phép họ tìm hiểu các đối tượng quan trọng có trong hình ảnh, cho phép họ phân biệt hình ảnh này với hình ảnh kia. 

Ví dụ: CNN sẽ tìm hiểu các đặc điểm cụ thể của mèo để phân biệt với chó để khi chúng ta cung cấp thông tin đầu vào của chó và mèo, nó có thể dễ dàng phân biệt giữa chúng. Một tính năng quan trọng của Convolutional Neural Networks khiến nó trở nên khác biệt với các thuật toán Machine learning khác là khả năng tự xử lý trước dữ liệu. Do đó, bạn có thể không tốn nhiều tài nguyên trong việc xử lý trước dữ liệu. Trong quá trình khởi động, các bộ lọc có thể yêu cầu kỹ thuật thủ công nhưng với sự tiến bộ trong quá trình đào tạo, chúng có thể thích ứng với các tính năng đã học và phát triển các bộ lọc của riêng mình. Do đó, CNN liên tục phát triển với sự tăng trưởng về dữ liệu.

Bây giờ, sau khi biết CNN là gì, hãy chuyển sang hoạt động của CNN.

Convolutional Neural Networks trong machine learning

Làm thế nào để Convolutional Neural Networks hoạt động?

CNN có hiệu suất tương tự như các Neuron Network được kết nối đầy đủ thông thường. Các CNN này có các trọng số có thể học hỏi từ đầu vào và độ chệch. Mọi nơ-ron được kết nối trong mạng đều nhận được đầu vào và thực hiện một sản phẩm chấm trên đó. Điều này tiến hành theo kiểu phi tuyến tính. Có một chức năng điểm số có thể phân biệt ở cuối. Hàm này bao gồm các điểm số mà chúng ta thu được từ các lớp khác nhau của mạng nơ-ron. Cuối cùng, một hàm mất mát ở cuối để đánh giá hiệu suất của mô hình. Mạng nơ-ron tích chập khác với Mạng nơ-ron tiêu chuẩn ở chỗ có một giả định rõ ràng về đầu vào là một hình ảnh.

CNN hoạt động như thế nào

Giả định này giúp kiến ​​trúc định nghĩa theo cách thực tế hơn. Ví dụ, không giống như sự sắp xếp tuyến tính của các nơ-ron trong một mạng nơ-ron đơn giản. Những tế bào thần kinh này có cấu trúc tổng thể gồm ba chiều – Chiều dài, Chiều rộng và Chiều cao. Ví dụ: Kiến trúc của Convolutional Neural Networks như sau:

Convolutional Neural Networks trong machine learning

INPUT – Như đã thảo luận ở trên, một hình ảnh điển hình trong dữ liệu CIFAR 10 sẽ chứa hình ảnh nếu kích thước 32x32x3 trong đó độ sâu biểu thị số kênh (RGB) trong hình ảnh.

CONV LAYER – chịu trách nhiệm tính toán kết quả dấu chấm giữa trọng số của nơ-ron và vùng của hình ảnh đầu vào có chung kết nối.

Lớp thứ ba bao gồm RELU dành cho việc áp dụng chức năng chấm kết quả của chúng ta. Kích thước của kết quả này không thay đổi.

Lớp POOL thứ tư sẽ lấy mẫu giảm kích thước không gian của hình ảnh, tức là chiều rộng và chiều cao.

Lớp quan trọng nhất trong kiến ​​trúc của CNN là Lớp Convolutions. Thành phần thiết yếu của lớp CONV bao gồm một bộ lọc có thể học được. Khi chuyển tiếp diễn ra, chúng ta thực hiện trượt trên từng bộ lọc theo chiều rộng cũng như chiều sâu của khối lượng đầu vào và cuối cùng chúng ta tính toán giá trị chấm. Sản phẩm chấm này cuối cùng sẽ dẫn đến một map kích hoạt 2 chiều, cung cấp cho chúng ta phản hồi của bộ lọc ở mọi vị trí không gian.

Sau đó, mạng sẽ tìm hiểu các bộ lọc khác nhau đi kèm với các đặc điểm trực quan như cạnh hoặc các đốm màu trong lớp đầu tiên và tạo ra một chiếc lược mật giống như một mẫu ở lớp cao hơn của mạng.

Các ứng dụng của Convolutional Neural Networks

Convolutional Neural Networks hoặc CNN được phát triển để nhận dạng hình ảnh và do đó, hầu hết là trong lĩnh vực thị giác máy tính, nơi chúng được sử dụng để phân loại hình ảnh, phân đoạn chúng và cũng thực hiện bản địa hóa trên hình ảnh.

Convolutional Neural Networks trong machine learning

Video khác với hình ảnh theo nghĩa là chúng có chiều không gian. Mặc dù phức tạp hơn hình ảnh, nhưng chúng ta có thể điều chỉnh các CNN này để phù hợp với các loại đầu vào hình ảnh trực tuyến này. Thông thường, CNN đang trở nên rất phổ biến với các thuật toán khác như LSTM và Boltzmann Machines để tăng hiệu suất xử lý đầu vào video.

Ngoài đầu vào trực quan, CNN cũng đang được sử dụng trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích ngữ nghĩa, mô hình câu, dự đoán cũng như phân loại.

Gần đây hơn, các công ty như Google đã và đang sử dụng CNN cùng với Neuron Network định kỳ và LSTM để nhận dạng giọng nói.

Convolutional Neural Networks trong machine learning

CNNs cũng đang được sử dụng trong việc khám phá thuốc, nơi chúng được chứng minh là một công cụ hiệu quả để xác định sự tương tác giữa các phân tử và protein sinh học để xác định các phương pháp điều trị tiềm năng.

Kết luận

Như vậy là tổng hợp bài viết mạng nơron. Đây là thuật toán phổ biến và quan trọng nhất để làm việc với dữ liệu hình ảnh. chúng ta đã tìm hiểu cách CNN sử dụng cho một số khu vực khác ngoài dữ liệu hình ảnh để tăng phạm vi ứng dụng của nó. chúng ta cũng đã tìm hiểu cách thức hoạt động của CNN và cách chúng có thể thực hiện nhiều hoạt động khác nhau. Hy vọng bạn thích đọc này. Nếu có bất cứ điều gì bạn muốn hỏi hoặc chia sẻ về Mạng nơ-ron Convolutions, hãy bình luận bên dưới.

Leave a Reply