什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 及其工作原理？

隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能 (AI) 已成為我們生活中的常規(guī)部分。從虛擬助手到自動駕駛汽車，人工智能正在跨行業(yè)和各種應(yīng)用中使用。人工智能的興起在某些領(lǐng)域尤其令人印象深刻，包括計(jì)算機(jī)視覺。這允許機(jī)器以類似于人類的方式查看對象，從而使它們能夠識別、分析和分類對象。
   
這可以通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)，這是一種強(qiáng)大的算法，它為視頻分析的能力開辟了新的可能性。
 
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)？
 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或 CNN 是深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大工具。它們已被用于在檢測物體和識別人臉等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)的性能。
 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 的核心是由具有可調(diào)權(quán)重和偏差的神經(jīng)元組成。這些神經(jīng)元被組織成執(zhí)行特定任務(wù)的層。每一層都與上一層相連，輸入層接收來自外界的信息。每個(gè)神經(jīng)元的輸出是通過將激活函數(shù)應(yīng)用于其輸入和權(quán)重的線性組合來確定的。
 
從本質(zhì)上講，它是一種深度學(xué)習(xí)算法，能夠評估圖像并識別其中的對象，包括對它們進(jìn)行分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)類似于人腦，能夠執(zhí)行與分析像素信息相關(guān)的任務(wù)。 
 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作？
   
CNN 成功的關(guān)鍵是每個(gè)連續(xù)層的參數(shù)都比它之前的層少，這樣當(dāng)算法到達(dá)終點(diǎn)時(shí)，它能夠比簡單地一次獲取所有數(shù)據(jù)更多地了解其環(huán)境。
 
相反，通過在每一步逐步分析更小的數(shù)據(jù)塊，它可以更準(zhǔn)確地識別其環(huán)境中的模式，從而允許它通過從圖像或視頻中提取數(shù)據(jù)來“學(xué)習(xí)”。
 
與完全連接的網(wǎng)絡(luò)等替代方法相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用卷積或小矩陣運(yùn)算來更有效地分析數(shù)據(jù)。這些卷積使他們能夠快速準(zhǔn)確地從圖像或聲波中提取有意義的特征。
 
例如，如果您試圖識別圖像中的不同種類的動物，那么您的 CNN 將具有多個(gè)層，每個(gè)層同時(shí)對圖像的一小部分執(zhí)行操作——例如，檢測邊緣或顏色變化。
 
卷積涉及將圖像矩陣的每個(gè)元素與另一個(gè)稱為過濾器的矩陣相乘。這個(gè)過濾器通常比原始矩陣小得多，它有助于識別圖像中的某些特征，例如邊緣或形狀。
 
最后，全連接層將從前一層提取的所有特征組合成一個(gè)向量，然后可用于分類目的。
 
輸出層將此向量作為輸入，并使用它根據(jù)在訓(xùn)練期間從先前看到的數(shù)據(jù)中學(xué)到的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測。因此，隨著更多數(shù)據(jù)被輸入系統(tǒng)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將繼續(xù)變得更加智能。
 
他們利用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來加快計(jì)算速度并提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。
 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途：
 
1.人臉識別
   
面部識別技術(shù)依賴于 CNN，因?yàn)闄C(jī)器需要能夠檢測面部形狀隨時(shí)間的變化，以便從一張圖像到下一張圖像準(zhǔn)確識別人物。
 
為此，必須使用數(shù)千張包含不同角度和表情的人臉圖像對它們進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過訓(xùn)練后，他們可以將新圖像與存儲在數(shù)據(jù)庫中的圖像進(jìn)行比較，并確定它們是否匹配。
 
由于無需身體接觸或人際互動即可快速識別個(gè)人身份，因此該技術(shù)變得越來越流行。這使得它非常適合需要在人與人之間無需任何接觸的情況下快速識別人員的安全系統(tǒng)等應(yīng)用。
 
2. 廣告
 
近年來，人工智能在廣告中的使用顯著增長，因?yàn)樗軌蚩焖贉?zhǔn)確地識別趨勢。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下，廣告商可以更好地了解目標(biāo)受眾的偏好并相應(yīng)地調(diào)整他們的廣告活動。
 
例如，服裝公司可以使用 CNN 分析客戶對不同款式、顏色或材料的反饋，以便他們可以就即將推出的廣告活動中應(yīng)展示哪些商品做出明智的決定。
 
此外，CNN 還可以深入了解客戶最有可能在何處點(diǎn)擊廣告或哪些關(guān)鍵字會為特定廣告系列帶來最高轉(zhuǎn)化率。
 
3. 物體檢測
   
使用 CNN 進(jìn)行對象檢測的工作原理是訓(xùn)練模型識別數(shù)字圖像或視頻中的特定對象，方法是識別有助于區(qū)分一個(gè)對象與另一個(gè)對象的特定模式，例如邊緣、形狀和顏色。
 
該模型使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練——數(shù)據(jù)點(diǎn)中的每個(gè)點(diǎn)都被分配了一個(gè)標(biāo)簽，例如安全背心或頭盔。在訓(xùn)練過程中，模型學(xué)習(xí)如何識別與每個(gè)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的某些模式，并在推理過程中出現(xiàn)新數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)將它們映射到相應(yīng)的標(biāo)簽
 
4. 文檔分析

與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)相比，CNN 在用于分析文檔時(shí)具有許多優(yōu)勢。例如，由于需要有限的人為干預(yù)，它們比其他技術(shù)需要更少的努力。
 
其次，由于這些是自學(xué)系統(tǒng)，隨著時(shí)間的推移，它們會變得越來越聰明，因?yàn)樗鼈兡軌蜃R別人類可能會錯(cuò)過的趨勢和模式。
 
5. 生物認(rèn)證
   
生物識別認(rèn)證技術(shù)，例如指紋掃描儀，在過去十年中有了長足的發(fā)展。雖然人工智能目前還不能取代人類的工作有多種原因，但 CNN 等技術(shù)絕對可以幫助簡化工作。
 
在生物識別方面，CNN 可用于識別個(gè)人面部或指紋中非常具體的特征，這些特征對于人類來說很難或不可能通過人工檢測。
 
例如，如果你想使用面部識別技術(shù)對某人進(jìn)行身份驗(yàn)證，CNN 可以掃描該人面部的數(shù)百張圖像，并識別出人類肉眼無法看到的微小細(xì)節(jié)，例如毛孔或皺紋。
 
總結(jié)：什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 及其工作原理？
 
越來越多的公司現(xiàn)在利用 CNN 的力量從數(shù)字圖像或視頻中獲取有意義的信息。CNN 不僅用于工作場所安全，還用于零售和汽車行業(yè)的營銷。這只是開發(fā)人員可能希望學(xué)習(xí)的眾多技術(shù)之一，以保持技術(shù)進(jìn)步的領(lǐng)先地位，并隨著世界的不斷發(fā)展為不斷變化的需求做好準(zhǔn)備。