Конволюциялық нейрондық желілер дегеніміз не?

Конволюциялық нейрондық желілер (convnets, CNNs) - бұл негізінен кескіндерді жіктеу үшін қолданылатын нейрондық желілердің қуатты түрі. CNN-ді бастапқыда машинаны оқытудың алғашқы бастаушыларының бірі Джеффри Хинтон жасаған. Олардың инварианттылығы к орны және олардың идеалын табу үшін объектілерді әр түрлі ережелерде арналған суреттер арқылы есептеледі. Google, Facebook, Snapchat және суреттермен айналысатын басқа компаниялар конвульсиялық нейрондық желілерді пайдаланады.

Конвенеттер негізінен үш түрлі қабаттардан тұрады: жинақтау, біріктіру қабаттары және бір толық байланысқан қабат. Конволюциялық қабаттарда ядро деп аталатын матрица келесі қабат үшін объектілер картасын жасау үшін кіріс матрицасы арқылы беріледі. Ядро өлшемдерін басқа объектілер картасын жасау үшін немесе басқа осьтер бойымен оның өлшемін азайту кезінде бір өлшем бойынша деректерді кеңейту үшін де реттеуге болады. Кейде объектілер картасындағы мәндер ядроны элементарлық көбейту нәтижесінің қосындысын және кіріс матрицасының тиісті мөлшерін алу арқылы есептеледі. Көбінесе элементтік көбейтудің орнына нүктелік көбейтінді қолданылады, бірақ оны жақсы (немесе нашар) нәтиже алу үшін өзгертуге болады. CNNS-ті жақсартудың тағы бір әдісі-берілген жинақтау қабатында бірнеше ядроларды пайдалану және объектілер картасын жасау үшін нәтижелерді біріктіру. Бүкіл кескін үшін бір ядро қолданылатындығы конвульсиялық нейрондық желілерді орналасуға өте инвариантты етеді және олардың қайта даярлануына жол бермейді. Міне, жинақтау мысалы:

Конвульсиялық нейрондық желінің соңғы қабаты толығымен байланысқан қабат деп аталады. Бұл нейрондық желінің стандартты қабаты, онда кейбір сызықтық емес (ReLU, tanh, sigmoid және т.б.) кіріс сигналы мен салмақ матрицасының нүктелік көбейтіндісіне қолданылады.

Данат Жанатаев Әл-Фараби атындағы ҚазҰУ профессоры, доцент

Ұлпан Тұрмағанбет,Бақытжан Айдана,Бекмуратова Айтолқын  Әл-Фараби атындағы ҚазҰУ магистранттары

Әлеуметтік желілерде бөлісіңіз: