Gilusis mokymasis: išsamus vadovas apie konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN)

Gilusis mokymasis, mašininio mokymosi sritis, sukėlė revoliuciją daugelyje sričių – nuo vaizdų atpažinimo iki natūralios kalbos apdorojimo. Daugelio šių laimėjimų pagrindas yra konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) – galingas giluminis neuroninis tinklas, ypač tinkamas duomenims, turintiems tinklelio struktūrą, pvz., vaizdams, apdoroti.

Kas yra konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN)?

CNN yra specializuotas neuroninio tinklo tipas, sukurtas automatiškai ir adaptatyviai išmokti erdvines ypatybių hierarchijas iš įvesties duomenų. Skirtingai nei tradiciniai neuroniniai tinklai, kurie įvesties duomenis traktuoja kaip vieną vektorių, CNN išnaudoja prigimtinius erdvinius ryšius duomenyse. Dėl to jie yra ypač efektyvūs atliekant užduotis, susijusias su vaizdais, vaizdo įrašais ir net garso apdorojimu.

„Konvoliucinis“ aspektas reiškia matematinę konvoliucijos operaciją, kuri taikoma įvesties duomenims naudojant mokomus filtrus (dar vadinamus branduoliais). Šie filtrai slenka per įvestį, atliekant elementų daugybą ir sumavimą, kad būtų išskirtos specifinės savybės. Tinklas išmoksta, kurie filtrai yra efektyviausi atpažįstant užduočiai svarbius modelius.

Pagrindiniai CNN architektūros komponentai

Tipinė CNN architektūra susideda iš kelių pagrindinių sluoksnių, kurie veikia kartu, kad išskirtų savybes ir pateiktų prognozes. Išsamiau panagrinėkime šiuos komponentus:

1. Konvoliuciniai sluoksniai

Tai yra pagrindiniai CNN elementai. Kaip minėta anksčiau, konvoliuciniai sluoksniai įvesties duomenims taiko filtrų rinkinį. Kiekvienas filtras aptinka konkrečią savybę, pvz., kraštus, kampus ar tekstūras. Konvoliucinio sluoksnio išvestis yra ypatybių žemėlapis, kuris atspindi įvesties vietas, kuriose aptinkama filtro savybė.

Pavyzdys: Įsivaizduokite filtrą, skirtą horizontaliesiems kraštams aptikti. Kai šis filtras pritaikomas vaizdui, jis sukurs didelę išvesties reikšmę regionuose, kuriuose yra horizontalūs kraštai, ir mažą išvesties reikšmę kitur.

2. Aktyvacijos funkcijos

Po kiekvieno konvoliucinio sluoksnio taikoma aktyvacijos funkcija, kad į tinklą būtų įvestas netiesiškumas. Tai labai svarbu, nes realaus pasaulio duomenys dažnai yra netiesiniai, o be aktyvacijos funkcijų CNN galėtų išmokti tik linijinius ryšius. Dažniausiai naudojamos aktyvacijos funkcijos yra ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid ir tanh.

Pavyzdys: ReLU yra populiarus pasirinkimas dėl savo paprastumo ir efektyvumo. Jis tiesiogiai išveda įvesties reikšmę, jei ji teigiama, o kitu atveju – nulį (f(x) = max(0, x)).

3. Kaupimo sluoksniai

Kaupimo sluoksniai sumažina ypatybių žemėlapių erdvines dimensijas, o tai padeda sumažinti tinklo parametrų skaičių ir išvengti per didelio pritaikymo. Jie taip pat padaro tinklą atsparesnį įvesties variacijoms, pvz., nedideliems poslinkiams ar sukimams. Dažniausiai naudojamos kaupimo operacijos yra maksimalus kaupimas ir vidutinis kaupimas.

Pavyzdys: Maksimalus kaupimas atrenka didžiausią reikšmę kiekviename kaupimo lange, veiksmingai išlaikydamas svarbiausias ypatybes, atmetant mažiau svarbią informaciją.

4. Visapusiškai sujungti sluoksniai

Po kelių konvoliucinių ir kaupimo sluoksnių aukšto lygio CNN samprotavimai atliekami per visapusiškai sujungtus sluoksnius. Šie sluoksniai yra panašūs į sluoksnius tradiciniame daugiasluoksnio perceptrone (MLP). Jie paima išlygintą išvestį iš ankstesnių sluoksnių ir naudoja ją galutinei išvesties prognozei, pvz., klasės etiketė vaizdo klasifikavimo užduotyje.

Pavyzdys: Vaizdo klasifikavimo užduotyje visapusiškai sujungti sluoksniai gali išmokti derinti konvoliucinių ir kaupimo sluoksnių išskirtas ypatybes, kad nustatytų, ar vaizde yra katė, šuo ar kitas objektas.

Kaip CNN mokosi: atgalinio sklidimo algoritmas

CNN mokosi per procesą, vadinamą atgaliniu sklidimu, kuris apima filtrų svorių ir ryšių tarp neuronų koregavimą, siekiant sumažinti tinklo prognozių ir tikrųjų etikečių skirtumą. Procesas apima šiuos veiksmus:

Tiesioginis praėjimas: Įvesties duomenys tiekiami per tinklą ir apskaičiuojama išvestis.
Nuostolio skaičiavimas: Apskaičiuojamas tinklo išvesties ir tikrosios etiketės skirtumas, naudojant nuostolio funkciją. Dažniausiai naudojamos nuostolio funkcijos yra kryžminės entropijos nuostolis ir vidutinė kvadratinė paklaida.
Atgalinis sklidimas: Apskaičiuojamas nuostolio funkcijos gradientas, atsižvelgiant į kiekvieną tinklo svorį. Šis gradientas rodo, kiek reikia koreguoti kiekvieną svorį, kad būtų sumažintas nuostolis.
Svorio atnaujinimas: Svoris atnaujinamas pagal apskaičiuotus gradientus, naudojant optimizavimo algoritmą, pvz., stochastinį gradiento nusileidimą (SGD) arba Adam.

Šis procesas kartojamas pakartotinai per didelį duomenų rinkinį, kol tinklo našumas pasiekia patenkinamą lygį.

CNN taikymas

CNN pasiekė nepaprastų rezultatų įvairiose srityse. Štai keletas svarbių pavyzdžių:

1. Vaizdų atpažinimas ir klasifikavimas

Tai turbūt geriausiai žinomas CNN pritaikymas. Jie pranoko žmogaus lygio našumą atliekant daugelį vaizdų atpažinimo užduočių, pvz., objektų klasifikavimą vaizduose, veidų identifikavimą ir ranka rašytų skaitmenų atpažinimą.

Pavyzdžiai:

ImageNet iššūkis: CNN, pvz., AlexNet, VGGNet ir ResNet, pasiekė novatoriškų rezultatų ImageNet didelio masto vizualinio atpažinimo iššūkyje (ILSVRC), etaloniniame duomenų rinkinyje objektų atpažinimui.
Veido atpažinimas: CNN naudojami veido atpažinimo sistemose saugumui, autentifikavimui ir socialinės žiniasklaidos programoms.
Medicinos vaizdų analizė: CNN naudojami ligoms aptikti medicinos vaizduose, pvz., rentgeno nuotraukose, KT skenuose ir MRT. Pavyzdžiui, aptikti navikus ar anomalijas su didesniu tikslumu nei tradiciniais metodais.

2. Objektų aptikimas

Objektų aptikimas apima kelių objektų identifikavimą ir nustatymą vaizde. CNN naudojami objektams klasifikuoti ir jų ribojamiesiems langeliams nustatyti.

Pavyzdžiai:

Autonominis vairavimas: CNN yra svarbus savaeigių automobilių komponentas, leidžiantis jiems aptikti pėsčiuosius, transporto priemones, kelio ženklus ir kitus objektus aplinkoje.
Vaizdo stebėjimas: CNN gali būti naudojami įtartinai veiklai ar objektams aptikti vaizdo įrašuose iš stebėjimo kamerų.
Mažmeninės prekybos analizė: Produkto vietos, klientų elgesio nustatymas ir parduotuvės išplanavimo optimizavimas pagal objektų aptikimo duomenis.

3. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

Nors CNN iš pradžių buvo sukurti vaizdų apdorojimui, jie taip pat buvo pritaikyti NLP. Jie gali būti naudojami norint išskirti ypatybes iš tekstinių duomenų ir atlikti tokias užduotis kaip nuotaikų analizė, teksto klasifikavimas ir mašininis vertimas.

Pavyzdžiai:

Nuotaikų analizė: Teksto išreikštos nuotaikos (teigiama, neigiama arba neutrali) nustatymas.
Teksto klasifikavimas: Teksto kategorizavimas į skirtingas kategorijas, pvz., naujienų straipsnius, šlamšto el. laiškus ar produktų apžvalgas.
Mašininis vertimas: Teksto vertimas iš vienos kalbos į kitą. Nors „Transformers“ dabar yra dominuojantys, anksčiau CNN buvo naudojami efektyviai.

4. Vaizdo įrašų analizė

CNN gali būti išplėsti vaizdo duomenims analizuoti, apdorojant atskirus kadrus ar kadrų sekas. Tai leidžia atlikti tokias programas kaip vaizdo įrašų klasifikavimas, veiksmų atpažinimas ir objektų sekimas.

Pavyzdžiai:

Veiksmų atpažinimas: Vaizdo įraše atliekamų veiksmų, pvz., bėgimo, šokinėjimo ar šokio, identifikavimas.
Vaizdo stebėjimas: Neįprastų įvykių ar elgesio aptikimas vaizdo srautuose.
Sporto analitika: Žaidėjų judesių, žaidimo strategijų analizė ir pagrindinių momentų sporto vaizdo įrašuose nustatymas.

5. Garso apdorojimas

CNN taip pat gali būti naudojami garso duomenims apdoroti, konvertuojant garso signalą į spektrogramą, kuri yra vaizdinis garso dažnio turinio atvaizdas laikui bėgant. Tuomet CNN gali būti apmokyti atpažinti modelius spektrogramoje, pvz., kalbą, muziką ar aplinkos garsus.

Pavyzdžiai:

Kalbos atpažinimas: Ištartų žodžių transkribavimas į tekstą.
Muzikos žanro klasifikacija: Muzikos takelio žanro nustatymas.
Aplinkos garso aptikimas: Skirtingų garsų nustatymas aplinkoje, pvz., eismo triukšmas, gyvūnų garsai ar signalizacija.

CNN pranašumai

CNN turi keletą pranašumų, palyginti su tradiciniais mašininio mokymosi algoritmais:

Automatinis ypatybių išskyrimas: CNN automatiškai išmoksta svarbias ypatybes iš įvesties duomenų, todėl nereikia rankiniu būdu kurti ypatybių.
Erdvinės hierarchijos mokymasis: CNN gali išmokti hierarchinius ypatybių atvaizdavimus, užfiksuodami sudėtingus duomenų ryšius.
Atsparumas variacijoms: CNN yra gana atsparūs įvesties duomenų variacijoms, pvz., mažiems poslinkiams, sukimams ir mastelio pokyčiams.
Skalumas: CNN gali būti pritaikomi dideliems duomenų rinkiniams ir sudėtingoms problemoms spręsti.

CNN iššūkiai

Nepaisant daugybės pranašumų, CNN taip pat susiduria su tam tikrais iššūkiais:

Skaičiavimo sąnaudos: CNN apmokymas gali būti brangus skaičiavimams, ypač dideliems duomenų rinkiniams ir sudėtingoms architektūroms.
Duomenų reikalavimai: CNN paprastai reikia didelio kiekio pažymėtų duomenų, kad būtų pasiektas geras našumas.
Interpretuojamumas: CNN gali būti sunku interpretuoti, todėl sunku suprasti, kodėl jie pateikia tam tikras prognozes. Norint tai išspręsti, aktyviai tiriami paaiškinamojo dirbtinio intelekto (XAI) metodai.
Per didelis pritaikymas: CNN yra linkę į per didelį pritaikymą, kuris atsiranda, kai tinklas per gerai išmoksta mokymo duomenis ir prastai veikia su nematyti duomenimis. Šiai problemai sušvelninti naudojami tokie metodai kaip reguliarizavimas, iškritimas ir duomenų padidinimas.

Išplėstinės CNN architektūros ir technikos

CNN sritis nuolat vystosi, kuriant naujas architektūras ir metodus, siekiant pagerinti jų našumą ir spręsti jų apribojimus. Keletas pastebimų pavyzdžių:

1. ResNet (liekamieji tinklai)

„ResNet“ pristatė praleidimo jungčių koncepciją, kuri leidžia tinklui išmokti liekamuosius atvaizdus, o ne tiesiogiai mokytis pagrindinės funkcijos. Tai leidžia apmokyti daug gilesnius tinklus, o tai pagerina sudėtingų užduočių atlikimą.

2. Inception tinklai

„Inception Networks“ naudoja kelis skirtingo dydžio filtrus kiekviename sluoksnyje, o tai leidžia tinklui užfiksuoti ypatybes skirtingais masteliais. Tai padeda pagerinti tinklo galimybes atpažinti skirtingų dydžių ir formų objektus.

3. DenseNet (tankiai sujungti konvoliuciniai tinklai)

„DenseNet“ sujungia kiekvieną sluoksnį su kiekvienu kitu tinklo sluoksniu, sukurdamas tankią tinklo struktūrą. Tai padeda pagerinti ypatybių pakartotinį naudojimą ir sumažinti nykstančio gradiento problemą.

4. Perdavimo mokymasis

Perdavimo mokymas apima iš anksto apmokyto CNN modelio naudojimą kaip pradinį tašką naujai užduočiai. Tai gali žymiai sumažinti mokymo laiką ir duomenų reikalavimus, ypač jei nauja užduotis yra panaši į užduotį, kuriai modelis iš pradžių buvo apmokytas.

5. Duomenų padidinimas

Duomenų padidinimas apima dirbtinį mokymo duomenų rinkinio dydžio didinimą, taikant įvairius esamų duomenų transformavimus, pvz., sukimą, apvertimą ir apkarpymą. Tai padeda pagerinti tinklo tvirtumą ir apibendrinimo gebėjimą.

CNN ateitis

Tikimasi, kad CNN ir toliau atliks svarbų vaidmenį plėtojant dirbtinį intelektą. Būsimos tyrimų kryptys yra:

Efektyvesnių ir mastelio CNN architektūrų kūrimas. Tai apima tokių metodų, kaip tinklo genėjimas, kvantavimas ir aparatūros pagreitis, tyrinėjimą.
CNN interpretuojamumo gerinimas. Tai apima metodų kūrimą vizualizuojant ir suprantant CNN išmoktas ypatybes.
CNN išplėtimas, kad būtų galima apdoroti sudėtingesnius duomenų tipus. Tai apima CNN kūrimą 3D duomenų, grafiko duomenų ir laiko serijų duomenims apdoroti.
CNN integravimas su kitais DI metodais. Tai apima CNN derinimas su sustiprinamuoju mokymusi, generuojančiais prieštaringais tinklais (GAN) ir kitais giluminio mokymosi modeliais.

Pasauliniai svarstymai ir etinės pasekmės

CNN tampa vis labiau paplitę, svarbu atsižvelgti į jų globalų poveikį ir etines pasekmes. Tai apima:

Šališkumas mokymo duomenyse: CNN gali įtvirtinti ir sustiprinti mokymo duomenyse esančius šališkumus. Pavyzdžiui, veido atpažinimo sistemos, apmokytos daugiausia kaukaziečių veidams, gali prastai veikti su kitų etninių grupių atstovais. Šališkumo sprendimas reikalauja kruopštaus duomenų rinkimo, išankstinio apdorojimo ir algoritmo projektavimo. Pasauliniai duomenų rinkiniai, atspindintys pasaulio gyventojų įvairovę, yra būtini.
Privatumo problemos: CNN, naudojami stebėjimui ir veido atpažinimui, kelia didelių problemų dėl privatumo. Svarbu nustatyti aiškias gaires ir reglamentus dėl šių technologijų naudojimo, siekiant apsaugoti asmenų privatumo teises. Skirtingos šalys turi skirtingus duomenų privatumo įstatymus (pvz., GDPR Europoje), į kuriuos reikia atsižvelgti.
Darbo vietų perkėlimas: CNN automatizavimo galimybės gali lemti darbo vietų perkėlimą tam tikrose pramonės šakose. Politikos formuotojams reikia parengti strategijas šiems padariniams sušvelninti, pvz., perkvalifikavimo programas ir paramą perkeltiems darbuotojams. Poveikis skirsis skirtingose ekonomikose ir regionuose.
Prieinamumas ir įperkamumas: CNN technologijų kūrimas ir diegimas turėtų būti prieinamas ir įperkamas visoms šalims ir bendruomenėms, neatsižvelgiant į jų ekonominę padėtį. Atvirojo kodo iniciatyvos ir dalijimasis žiniomis yra būtini siekiant skatinti teisingą prieigą.

Išvada

Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) yra galingas ir universalus gilaus mokymosi įrankis, kurio pritaikymas apima platų spektrą sričių. Jų gebėjimas automatiškai išskirti ypatybes ir išmokti erdvines hierarchijas padarė juos šiuolaikinio DI pagrindu. CNN toliau tobulėjant, jie turėtų atlikti dar didesnį vaidmenį formuojant technologijos ateitį. Svarbu suprasti pagrindines sąvokas, architektūras ir etinius svarstymus, susijusius su CNN, visiems, kurie dirba arba yra paveikti dirbtinio intelekto srities.