Sinir ağlarında, Evrişimli sinir ağı (ConvNets veya CNN'ler), görüntü tanıma, görüntü sınıflandırmaları yapmak için ana kategorilerden biridir. Nesne algılamaları, tanıma yüzleri vb. CNN'lerin yaygın olarak kullanıldığı alanlardan bazılarıdır.
CNN görüntü sınıflandırmaları bir girdi görüntüsünü alır, işler ve belirli kategoriler altında sınıflandırır (Örn., Köpek, Kedi, Kaplan, Aslan). Bilgisayarlar girdi görüntüsünü piksel dizisi olarak görür ve görüntü çözünürlüğüne bağlıdır. Görüntü çözünürlüğüne bağlı olarak, hxwxd (h = Yükseklik, w = Genişlik, d = Boyut) görecektir. Örneğin, 6 x 6 x 3 RGB matris dizisinin görüntüsü (3, RGB değerlerine atıfta bulunur) ve 4 x 4 x 1 gri tonlamalı görüntü matris dizisinin bir görüntüsü.
Teknik olarak, derin öğrenme CNN modellerini eğitmek ve test etmek için, her girdi görüntüsü onu filtreler (Kernals), Havuzlama, tamamen bağlı katmanlar (FC) içeren bir dizi evrişim katmanından geçirecek ve olasılık değerleri 0 arasında olan bir nesneyi sınıflandırmak için Softmax işlevini uygulayacaktır. ve 1. Aşağıdaki şekil, bir girdi görüntüsünü işlemek için eksiksiz bir CNN akışıdır ve nesneleri değerlere göre sınıflandırır.
Evrişim Katmanı
Evrişim, bir giriş görüntüsünden özellikleri ayıklayan ilk katmandır. Evrişim, küçük kareler girdi verisi kullanarak görüntü özelliklerini öğrenerek pikseller arasındaki ilişkiyi korur. Görüntü matrisi ve bir filtre veya çekirdek gibi iki girdi alan matematiksel bir işlemdir.
Aşağıda gösterildiği gibi görüntü piksel değerleri 0, 1 ve filtre matrisi 3 x 3 olan bir 5 x 5 düşünün
Daha sonra 5 x 5 görüntü matrisinin evrişimi, aşağıda gösterildiği gibi "Özellik Haritası" olarak adlandırılan 3 x 3 filtre matrisi ile çarpılır.
Bir görüntünün farklı filtrelerle evrişimi, filtreler uygulayarak kenar algılama, bulanıklaştırma ve keskinleştirme gibi işlemleri gerçekleştirebilir. Aşağıdaki örnek, farklı filtre türleri (Çekirdekler) uygulandıktan sonra çeşitli evrişim görüntüsünü göstermektedir.
Adımlar
Adım, piksellerin giriş matrisi üzerindeki kayma sayısıdır. Adım 1 olduğunda, filtreleri bir seferde 1 piksele taşırız. Adım 2 olduğunda, filtreleri bir seferde 2 piksele taşırız ve bu böyle devam eder. Aşağıdaki şekil, evrişimin 2 adımda çalışacağını göstermektedir.
Dolgu malzemesi
Bazen filtre, giriş görüntüsüne tam olarak uymaz. İki seçeneğimiz var:
ReLU, doğrusal olmayan bir işlem için Rectified Linear Unit anlamına gelir. Çıktı ƒ (x) = maks (0, x) şeklindedir.
ReLU neden önemlidir: ReLU'nun amacı, ConvNet'imize doğrusal olmayışı tanıtmaktır. Gerçek dünya verileri, ConvNet'imizin öğrenmesini isteyeceğinden, negatif olmayan doğrusal değerler olacaktır.
ReLU yerine kullanılabilecek tanh veya sigmoid gibi başka doğrusal olmayan işlevler de vardır. Veri bilimcilerin çoğu ReLU kullanıyor çünkü performans açısından ReLU diğer ikisinden daha iyi.
Havuz Katmanı
Katmanları havuzlama bölümü, görüntüler çok büyük olduğunda parametre sayısını azaltır. Uzamsal havuzlama aynı zamanda alt örnekleme veya alt örnekleme olarak da adlandırılır, bu da her haritanın boyutluluğunu azaltır ancak önemli bilgileri tutar. Mekansal havuzlama farklı türlerde olabilir:
Tamamen Bağlı Katman
FC katmanı dediğimiz katman, matrisimizi vektöre yassılaştırıp sinir ağı gibi tamamen bağlantılı bir katmana besledik.
Yukarıdaki diyagramda, özellik haritası matrisi vektör olarak (x1, x2, x3,…) dönüştürülecektir. Tamamen bağlantılı katmanlarla bu özellikleri bir araya getirerek bir model oluşturduk. Son olarak, çıktıları kedi, köpek, araba, kamyon vb. Olarak sınıflandırmak için softmax veya sigmoid gibi bir aktivasyon fonksiyonumuz var.
Özet
Referanslar :
Etrafımızdaki dünya gibi, dil de sürekli değişiyor. Önceki dönemlerde dil değişiklikleri yıllar hatta on yıllar içinde meydana gelirken, artık günler hatta saatler içinde gerçekleşebilir.
Bir ürün yöneticisi olarak sürekli olarak ekibimi ve kendimi daha verimli ve etkili hale getirmenin yollarını arıyorum. Aşağıda, zamandan tasarruf etmek ve daha fazla etki yaratmak için ChatGPT'yi bir Proje Yöneticisinin iş akışına nasıl dahil edebileceğinize dair birkaç başlangıç fikri verilmiştir.
“The Fault in Our Stars”ı yaklaşık 11 yıl önce bu ay ön sipariş verdim ve okudum. Doğru zamanda doğru yerde bulduğum için hayatımı değiştiren üç kitaptan biri.
Bir zamanlar bir blog yazmıştım… Ta 2016 yılının Temmuz ayında bir blog yazmaya başlamıştım. Bu blog.
Yapay Zekaya Giriş Yapay Zeka (AI), endüstrilerde devrim yaratma, yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirme ve topluma sayısız fayda sağlama potansiyeline sahip, hızla gelişen bir teknolojidir. Ancak, her yeni teknolojide olduğu gibi, dikkate alınması gereken etik hususlar da vardır.
Bir keresinde kocam çöplerimizi karmaşık çöp bidonumuza götürürken, dost canlısı, kayıp bir kedi yavrusuyla karşılaştı. Onu eve götürmeye ve ardından sahibini bulmaya karar verdi - ta ki kadın miyavlayana kadar.