Konvolusional neuron şəbəkələrə baxış.



Original Source Here

Bu yazıda neural şəbəkələrin tarixindən geniş danışmaq fikrim yoxdur, daha çox fokuslanmaq istədiyim bir mövzu var — Convolutional Neural Network(bundan sonra qısaca CNN). Şəkillə bağlı hər hansı bir neural şəbəkə əlaqəli tapşırıq etmək istəmisinizsə, bu ad sizə yaxşı tanış olmalıdır, çünki şəkil datasını anlamaqda CNN ən yaxşı alqoritmlərdən sayılır. Bu geniş bilinən faktdır, bəs bunun səbəbi nədir?

Çünki CNN tam birləşdirilmiş(fully connected) neural şəbəkədir, bu da o mənaya gəlir ki, yüksək ölçülü matrikslərdə ölçü kiçiltməsi(dimensionality reduction) etməkdə uğurludur. Ölçü kiçiltməsinin ilk şərtlərindən biri parametr sayını kiçildərək, model keyfiyyətini qorumaqdır, hansı ki CNN bunu yaxşı bacarır. Şəkil isə xətti cəbr kontekstində yuxarıda dediyimiz yüksək ölçülü matriks kimi təqdim olunur. Bu anlayışı bir az açaq.

Hər şəkil piksellərdən ibarətdir, bir piksel isə ölçüsü 3-ə bərabər olan massiv(array) kimi təqdim olunur. Massivdəki ölçülərin qiyməti seçilən formatdan asılı olaraq dəyişə bilər, ən çox istifadə olunan format RGB(Red,Green,Blue) sayılır ki, burda massivin hər bir ədədi [0,256) intervalında bir ədədə bərabər olur. Məsələn, piksel tamamilə qara rəngdən ibarətdirsə, onda bunun matriksdəki təmsili (0,0,0) massivinə bərabər olur.

İndi isə 128×128 ölçülü şəkli təsəvvür edin, bu halda bir şəklin matriks təqdimatı (128,128,3) ölçüsünə bərabər olur. Elə bu səbəbdən, CNN-lərin yuxarıda bəhs etdiyimiz xarakteristikası bu tip matriksləri hesablamaqda effektiv sayılır.

AI/ML

Trending AI/ML Article Identified & Digested via Granola by Ramsey Elbasheer; a Machine-Driven RSS Bot

%d bloggers like this: