شبکه عصبی کانولوشن (CNN)

الگوریتم‌های شبکه عصبی پیچشی (CNN) یکی از مهمترین و پرکاربردترین تکنیک‌ها در حوزه یادگیری عمیق و بینایی ماشین هستند.

شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks یا به اختصار CNN) نوعی از شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که به طور خاص برای پردازش داده های تصویری طراحی شده اند. این شبکه‌ها با الهام از ساختار قشر بینایی مغز انسان، قادر به شناسایی الگوها و ویژگی‌های مختلف در تصاویر هستند. با اوودونیکس همراه باشید تا با شبکه عصبی کانولوشن بیشتر آشنا شوید.

ساختار شبکه‌های عصبی پیچشی 

یک شبکه عصبی پیچشی معمولاً از چندین لایه تشکیل شده است که هر کدام وظیفه خاصی را بر عهده دارند:

1.لایه پیچشی (Convolutional Layer): 

 این لایه شامل مجموعه‌های از فیلترها (یا کرنل‌ها) است که به صورت ماتریس‌های کوچک (مثلاً 3x3 یا 5x5) تعریف می‌شوند. این فیلترها بر روی تصویر ورودی حرکت می‌کنند و عملیات پیچش (Convolution) را انجام میدهند. نتیجه این عملیات، نقشه ویژگی (Feature Map) است که ویژگی‌های محلی تصویر را استخراج می‌کند. هر فیلتر میتواند ویژگی‌های مختلفی مانند لبه‌ها، بافتها یا الگوهای خاص را شناسایی کند.

2.لایه نمونه‌برداری (Pooling Layer): 

این لایه با کاهش ابعاد تصویر، تعداد پارامترها و محاسبات را کاهش می‌دهد که منجر به افزایش کارایی و سرعت آموزش شبكه میشود. رایج‌ترین نوع این لایه، لایه نمونه‌برداری بیشینه (Max Pooling) است.

انواع لایه‌های نمونه‌برداری

دو نوع رایج از لایه‌های نمونه‌‌برداری عبارتند از:

1.نمونه‌برداری بیشینه (Max Pooling):

•  عملکرد: در این روش، بیشترین مقدار در هر ناحیه کوچک از نقشه ویژگی انتخاب می‌شود.

•  مزایا: این روش به حفظ ویژگی‌های مهم و برجسته تصویر کمک می‌کند و نویز را کاهش می‌دهد.

•  مثال: اگر یک ناحیه 2x2 از نقشه ویژگی شامل مقادیر [1, 3, 2, 4] باشد، مقدار بیشینه یعنی 4 انتخاب می‌شود.

2.نمونه‌برداری میانگین (Average Pooling):

•  عملکرد: در این روش، میانگین مقادیر در هر ناحیه کوچک محاسبه می‌شود.

•  مزایا: این روش به کاهش نویز کمک می‌کند و اطلاعات کلی تصویر را حفظ می‌کند.

•  مثال: اگر یک ناحیه 2x2 از نقشه ویژگی شامل مقادیر [1, 3, 2, 4] باشد، میانگین یعنی 2.5 محاسبه می‌شود.

3.لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer): 

این لایه‌ها در انتهای شبکه قرار دارند و وظیفه ترکیب ویژگیهای استخراج شده و انجام پیشبینی نهایی را بر عهده دارند.

ساختار لایه های کاملاً متصل

لایه‌های کاملاً متصل مشابه لایه‌های شبکه‌های عصبی سنتی هستند. در این لایه‌ها، هر نورون به تمام نورون‌های لایه قبلی متصل است. این اتصال کامل به شبکه اجازه می‌دهد تا ترکیب پیچیده‌ای از ویژگی‌های استخراج شده را یاد بگیرد و پیشبینی‌های دقیقی انجام دهد.

نحوه عملکرد لایه‌های کاملاً متصل

1.ورودی: ورودی این لایه‌ها معمولاً یک بردار یک بعدی است که از خروجی لایه‌های قبلی (معمولاً لایه‌های پیچشی و نمونه‌برداری) به دست می‌آید.

2.وزنها و بایاس‌ها: هر اتصال بین نورون‌ها دارای یک وزن و یک بایاس است که در طول فرآیند آموزش به‌روزرسانی می‌شوند.

3.محاسبه خروجی: خروجی هر نورون با استفاده از یک تابع فعالسازی (مانند ReLU یا Sigmoid) محاسبه می‌شود. این تابع فعالسازی به شبکه کمک می‌کند تا روابط غیرخطی را یاد بگیرد.

کاربردهای شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)

1.تشخیص اشیا و طبقه‌بندی تصاویر:

•  شبکه‌های CNN می‌توانند اشیا را در تصاویر شناسایی و دسته‌بندی کنند. این کاربرد در سیستم‌های نظارت تصویری، خودروهای خودران و برنامه‌های موبایل بسیار رایج است.

•  مثال: تشخیص انواع مختلف حیوانات در تصاویر یا شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی.

2.تشخیص چهره:

•  شبکه‌های CNN در سیستمهای امنیتی و شناسایی چهره کاربرد دارند. این سیستم‌ها می‌توانند چهره‌ها را شناسایی و تطبیق دهند.

•  مثال: استفاده در سیستم‌های امنیتی برای شناسایی افراد مجاز یا در گوشی‌های هوشمند برای باز کردن قفل با تشخیص چهره.

3.پردازش تصاویر پزشکی:

•  CNNها در تشخیص بیماریها از تصاویر پزشکی مانند MRI و CT اسکن‌ها بسیار مؤثر هستند. این شبکه‌ها میتوانند نواحی مشکوک را شناسایی و به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر کمک کنند.

•  مثال: تشخیص تومورها در تصاویر MRI یا شناسایی ناهنجاریهای ریوی در تصاویر CT.

4.تشخیص دست‌نوشته و متن:

•  شبکه‌های CNN می‌توانند دست‌نوشته‌ها و متن‌های چاپی را شناسایی و به متن دیجیتال تبدیل کنند. این کاربرد در سیستم‌های OCR (تشخیص نوری کاراکتر) بسیار رایج است.

•  مثال: تبدیل اسناد اسکن شده به متن قابل ویرایش یا شناسایی اعداد دست‌نوشته در فرمهای بانکی.

5.تشخیص ویدئو:

•  CNNها می‌توانند در تحلیل ویدئوها برای شناسایی اشیا و فعالیت‌ها استفاده شوند. این کاربرد در سیستم‌های نظارت ویدئویی و تحلیل ورزشی بسیار مفید است.

•  مثال: شناسایی حرکات مشکوک در ویدئوهای نظارتی یا تحلیل حرکات بازیکنان در مسابقات ورزشی.

6.ترجمه تصویر به تصویر (Image-to-Image Translation):

•  شبکه‌های CNN می‌توانند یک نوع تصویر را به نوع دیگری تبدیل کنند. این کاربرد در زمینه‌های مختلفی مانند بهبود تصاویر و تبدیل تصاویر سیاه و سفید به رنگی استفاده می‌شود.

•  مثال: تبدیل تصاویر سیاه و سفید قدیمی به تصاویر رنگی یا بهبود کیفیت تصاویر کم‌کیفیت.

نتیجه‌گیری

شبکه‌های عصبی پیچشی با توانایی بالا در شناسایی و استخراج ویژگی‌های تصاویر، یکی از ابزارهای قدرتمند در حوزه یادگیری عمیق و بینایی ماشین هستند. با پیشرفت‌های مداوم در این زمینه، انتظار می‌رود که کاربردهای جدید و نوآورانه‌ای برای این الگوریتم‌ها به وجود آید که می‌تواند تاثیرات بزرگی در صنایع مختلف داشته باشد.