🔎💡 درک شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) در طبقه بندی تصاویر 🖼️🤖

سلام بر دوستداران هوش مصنوعی! امروز با هم، جادوی پشت طبقه‌بندی تصاویر را با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) !کشف می کنیم.

CNN ها، به عنوان زیرمجموعه ای از یادگیری عمیق، به طور خاص برای پردازش داده های پیکسلی طراحی شده اند و در زمینه بینایی کامپیوتر بسیار مفید بوده اند. برای طبقه بندی تصاویر با استفاده از CNN مراحل زیر را طی خواهیم نمود:

1️⃣ ورودی تصویر:

تصویر به صورت ماتریسی از مقادیر پیکسل، هر پیکسل با 3 مقدار (قرمز، سبز، آبی)، از 0 (سیاه) تا 255 (سفید) نشان داده می شود.

2️⃣ لایه های کانولوشنال:

این لایه ها فیلترها/هسته ها را به ورودی اعمال می کنند، حاصل ضرب نقطه بین هسته و ورودی را محاسبه نموده و نقشه های ویژگی یا feature maps را ایجاد می کنند. این فرآیند ویژگی های مهمی از قبیل لبه ها، خطوط و بافت ها را شناسایی می کند.

3️⃣ ReLU (واحد خطی اصلاح شده):

این لایه تابع غیرخطی max(0,x) را برای همه ورودی ها اعمال می کند. ReLU به افزایش غیر خطی بودن مدل کمک می کند زیرا خود تصاویر بسیار غیرخطی هستند.

4️⃣ لایه های ادغام: Pooling Layers

ادغام ابعاد هر نقشه ویژگی را کاهش می دهد اما مهم ترین اطلاعات را حفظ می کند. حداکثر ادغام، یک روش رایج، حداکثر مقدار را از قسمتی از تصویر تحت پوشش فیلتر می گیرد.

5️⃣ لایه های کاملاً متصل: Fully Connected Layers

پس از چندین لایه کانولوشن و ادغام، استدلال سطح بالا در شبکه عصبی از طریق لایه های کاملاً متصل اتفاق می افتد. همانطور که در شبکه‌های عصبی سنتی دیده می‌شود، نورون‌ها در یک لایه کاملاً متصل به تمام فعال‌سازی‌های لایه قبلی متصل می‌شوند.

6️⃣ لایه خروجی:

لایه نهایی از تابع softmax برای خروجی احتمالی برای هر کلاس از مسئله استفاده می کند (به عنوان مثال، اگر 10 کلاس برای 10 نوع شی وجود داشته باشد، خروجی یک بردار 10 عنصری خواهد بود).

🏁 نتیجه طبقه بندی:

کلاسی که بیشترین احتمال را داشته باشد، پیش بینی نهایی CNN خواهد بود.

CNN ها با ساختار چندلایه خود می توانند ویژگی های سلسله مراتبی را بیاموزند و آنها را در کارهای طبقه بندی تصویر بسیار دقیق می کند. درک آنها می تواند مهارت های ML و AI شما را تا حد زیادی تقویت کند!

#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #CNN #ImageClassification #DataScience

#آموزش_ماشینی #هوشمصنوعی #آموزش_عمیق #سی‌ان‌ان #تصویرطبقه‌بندی #علم_داده

با بازنشر این محتوا به ترویج علم هوش مصنوعی در بین جامعه ایرانی کمک بسزایی خواهید نمود. 😍

شبکه های اجتماعی ما:

برای دنبال کردن ما در شبکه های اجتماعی وارد لینک زیر شوید.

Contact

---

Hello, AI enthusiasts! Today, we’ll look at Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs).
CNNs, a subset of deep learning, are specifically intended to analyse pixel input and have proven useful in computer vision. The image categorization journey with CNN is divided into various stages:

1️⃣ Image Input: The image is represented as a pixel value matrix, with each pixel having three values (Red, Green, Blue), ranging from 0 (black) to 255 (white).

2️⃣ Convolutional Layers: These layers apply filters/kernels to the input, calculating the dot product of the kernel and the input and constructing feature maps. This method identifies significant characteristics such as edges, lines, and textures.

3️⃣ ReLU (Rectified Linear Unit)): This layer applies the non-linear function max(0,x) to all inputs. ReLU helps to increase the non-linearity in the model as images themselves are highly non-linear.

4️⃣ Pooling Layers: Pooling reduces the dimensionality of each feature map but retains the most important information. Max pooling, a common method, takes the maximum value from the section of the image covered by the filter.

5️⃣ Fully Connected Layers: After several convolutional and pooling layers, the high-level reasoning in the neural network happens via fully connected layers. Neurons in a fully connected layer connect to all activations in the previous layer, as seen in traditional neural networks.

6️⃣ Output Layer: The final layer uses the softmax function to output a probability for each class of the problem (for instance, if there are 10 classes for 10 types of objects, the output will be a 10-element vector).

🏁 Classification Result: The class with the highest probability is the CNN’s final prediction.

CNNs, with their multilayered structure, are able to learn hierarchical features, making them impressively accurate in Image Classification tasks. Understanding them can greatly boost your ML and AI skills!