شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟

مقدمه

شبکه عصبی کانولوشن یک نوع از شبکه‌های عصبی عمیق است که به عنوان یکی از محبوب‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق در زمینه پردازش تصویر و شناسایی الگو استفاده می‌شود. این شبکه‌ها از لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers) برای استخراج ویژگی‌های تصویر استفاده می‌کنند و از لایه‌های دیگری مانند لایه‌های ادغام (Pooling Layers) و لایه‌های کاملا متصل (Fully Connected Layers) برای تشخیص الگوها و دسته‌بندی تصاویر استفاده می‌کنند. در این مقاله قصد داریم به بررسی دقیق تری در رابطه با اینکه شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست و چه کاربردهایی دارد بپردازیم. پس برای کسب اطلاعات بیشتر با ما همراه شوید.

فهرست

شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟

مزایا و معایب استفاده از شبکه عصبی کانولوشن چیست؟

نحوه ی عملکرد شبکه عصبی کانولوشن به چه صورت است؟

انواع شبکه عصبی کانولوشن کدام است؟

پیگیری اخبار فناوری و اطلاعات

---

شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟

شبکه عصبی کانولوشنی یا CNN یک نوع از شبکه‌های عصبی عمیق است که برای پردازش تصاویر و تشخیص الگوها در داده‌های دو بعدی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این نوع از شبکه‌های عصبی از لایه‌های کانولوشنی و لایه‌های پولینگ (Pooling) تشکیل شده است.

در یک شبکه عصبی کانولوشنی، لایه کانولوشنی به عنوان لایه اصلی عمل می‌کند. در این لایه، یک سری از فیلترها یا کرنل‌ها (kernel) روی تصویر ورودی اعمال می‌شود. این فیلترها با اسلاید کردن (convolution) روی تصویر ورودی، ویژگی‌های مختلفی را از آن استخراج می‌کنند. این ویژگی‌ها معمولاً شامل مفاهیم ساده‌تری مانند لبه‌ها یا گوشه‌ها در لایه‌های ابتدایی و مفاهیم پیچیده‌تری مانند الگوها یا اشیاء در لایه‌های بالاتر است.

بعد از لایه کانولوشنی، لایه پولینگ به منظور کاهش ابعاد فضایی تصویر و افزایش انتقال‌پذیری (Translation Invariance) استفاده می‌شود. در این لایه، عملیاتی مانند حذف اطلاعات غیرضروری، کاهش ابعاد تصویر و تقریب غیرخطی انجام می‌شود.

پس از این دو نوع لایه اصلی، معمولاً لایه‌هایی مانند لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected) و لایه‌های فعال‌سازی (Activation) در شبکه قرار می‌گیرند که برای تبدیل ویژگی‌های استخراج شده به پیش‌بینی‌های نهایی استفاده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی به دلیل توانایی‌شان در تشخیص الگوها و ویژگی‌های هرچه بهتر از تصاویر، در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، تشخیص حرکت، ترجمه ماشینی و غیره، کاربردهای گسترده‌ای دارند.

کاربردهای شبکه عصبی کانولوشن

تشخیص الگوها و اشیاء: CNN ها می‌توانند برای تشخیص الگوها و اشیاء در تصاویر استفاده شوند. مانند تشخیص چهره، تشخیص خودروها، تشخیص حیوانات و غیره.

توصیف تصاویر پزشکی: CNN ها در تشخیص و توصیف تصاویر پزشکی مانند اسکن‌های MRI، سی تی اسکن‌ها، تصاویر رادیولوژی و غیره بسیار موثر هستند. مانند تشخیص سرطان، تشخیص بیماری‌های قلبی، تشخیص بیماری‌های چشمی و غیره.

تشخیص حرکت و تحلیل ویدئو: CNN ها می‌توانند برای تشخیص حرکت و تحلیل ویدئوها استفاده شوند. مانند تشخیص و ردیابی اشیاء، تحلیل رفتار انسانی، تشخیص فعالیت‌ها و غیره.

ترجمه ماشینی: CNN ها همچنین می‌توانند برای ترجمه ماشینی مورد استفاده قرار گیرند. مانند ترجمه متن و ترجمه تصاویر به متن.

تشخیص اشیاء و خدمات خودروهای هوشمند: در خودروهای هوشمند، CNN ها برای تشخیص علایم راهنمایی و رانندگی، تشخیص پیش بینی‌های خودرو، تشخیص سوژه‌ها در داخل و خارج از خودرو و غیره استفاده می‌شوند.

تشخیص تقلب و امنیت: CNN ها در زمینه تشخیص تقلب مالی، تشخیص سرقت، تشخیص چهره برای کنترل دسترسی، تشخیص فعالیت مشکوک در فضاهای عمومی و غیره نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند.

مزایا و معایب استفاده از شبکه عصبی کانولوشن چیست؟

مزایا

1. قابلیت استخراج ویژگی‌های پیچیده: CNN ها از لایه‌های کانولوشنی برای استخراج ویژگی‌های مهم و پیچیده از تصاویر استفاده می‌کنند که به دقت بالا و عملکرد بهتر در تشخیص الگوها و اشیاء منجر می‌شود.
2. انتقال‌پذیری بالا: CNN ها از لایه‌های پولینگ برای کاهش ابعاد فضایی ویژگی‌ها و افزایش انتقال‌پذیری (Translation Invariance) استفاده می‌کنند که باعث می‌شود شبکه‌ها در برابر تغییرات کوچک در مکان یا اندازه الگوها مقاومت نشان دهند.
3. انعطاف‌پذیری: CNN ها به راحتی قابل تنظیم و تطبیق با مسائل مختلف هستند. با تغییر معماری شبکه، اندازه فیلترها، تعداد لایه‌ها و غیره، می‌توان آنها را برای وظایف خاص بهینه کرد.
4. عملکرد بهتر در مقایسه با روش‌های سنتی: در بسیاری از حوزه‌ها، CNN ها عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی مانند شبکه‌های عصبی ساده یا الگوریتم‌های پردازش تصویر دارند.

معایب

1. نیاز به محاسبات سنگین: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی ممکن است نیازمند محاسبات سنگین باشد، به ویژه در مواقعی که تعداد پارامترها و لایه‌های شبکه بسیار زیاد است. این می‌تواند نیاز به سخت‌افزار قدرتمندی را برای آموزش و اجرای شبکه‌ها ایجاد کند.
2. نیاز به داده بزرگ: برای آموزش شبکه‌های عمیق مانند CNN، نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع است. در نتیجه ممکن است به دلیل هزینه‌های مرتبط با جمع‌آوری و تهیه داده‌ها و همچنین پیچیدگی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی، چالش‌هایی را ایجاد کند.
3. پیش‌ پردازش داده: گاهی اوقات نیاز به پیش‌ پردازش داده‌ها برای آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنی احساس می‌شود. این می‌تواند زمان‌بر و پیچیده باشد و نیاز به دانش مربوط به پردازش تصویر داشته باشد.
4. توضیح‌پذیری محدود: معمولاً مدل‌های CNN به دلیل پیچیدگی و تعداد زیاد لایه‌ها و پارامترها، توضیح‌پذیری محدودی دارند. این به معنای این است که درک دقیق از اینکه مدل چگونه تصمیمات خود را می‌گیرد، ممکن است مشکل باشد.

نحوه ی عملکرد شبکه عصبی کانولوشن به چه صورت است؟

ورودی (Input)

ورودی شبکه عصبی کانولوشنی معمولاً یک تصویر یا یک سری از تصاویر است که به شکل یک ماتریس عددی از پیکسل‌ها تعریف می‌شود. هر پیکسل معمولاً شامل مقادیر رنگی مختلف است که بر حسب سه کانال (قرمز، سبز، آبی) تعریف می‌شود.

لایه کانولوشنی (Convolutional Layer)

در این لایه، یک مجموعه از فیلترها یا کرنل‌ها روی تصویر ورودی اعمال می‌شود. هر کرنل با اسلاید کردن روی تصویر، اطلاعات را استخراج کرده و یک نقشه ویژگی (Feature Map) را ایجاد می‌کند. این فیلترها معمولاً با استفاده از توابع فعال‌سازی غیرخطی مانند ReLU (Rectified Linear Unit) فعال می‌شوند.

لایه پولینگ (Pooling Layer)

در این لایه، ابعاد فضایی نقشه ویژگی کاهش می‌یابد و اطلاعات مهم در آن حفظ می‌شود. برای این کار، عملیات‌هایی مانند انتخاب حداکثر (Max Pooling) یا میانگین‌گیری (Average Pooling) بر روی بخش‌های مختلف نقشه ویژگی انجام می‌شود.

لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer)

در این لایه، ویژگی‌های استخراج شده از تصویر توسط لایه‌های کانولوشنی و پولینگ به یک لایه کاملاً متصل ارسال می‌شود. این لایه‌ها معمولاً شامل یک یا چند لایه عصبی با توابع فعال‌سازی مانند ReLU است.

لایه خروجی (Output Layer)

در این لایه، اطلاعات نهایی توسط لایه‌های کاملاً متصل پردازش می‌شود و خروجی نهایی شبکه تولید می‌شود. این لایه معمولاً با توجه به نوع مسئله (برچسب‌گذاری، رده‌بندی، تشخیص و غیره) از توابع فعال‌سازی مختلفی استفاده می‌کند. به عنوان مثال، در مسائل دسته‌بندی، از تابع softmax استفاده می‌شود.

به طور کلی، شبکه عصبی کانولوشنی با استفاده از لایه‌های کانولوشنی و پولینگ برای استخراج ویژگی‌های مهم از تصاویر، و لایه‌های کاملاً متصل برای ترکیب این ویژگی‌ها و تولید خروجی نهایی، عمل می‌کند. این فرآیند به شبکه اجازه می‌دهد تا الگوها و ویژگی‌های پیچیده‌تری را در تصاویر شناسایی کند و وظایف مختلفی را انجام دهد، از جمله تشخیص الگوها، تصنیف تصاویر، ترجمه ماشینی و غیره.

انواع شبکه عصبی کانولوشن کدام است؟

LeNet

یکی از اولین شبکه‌های عصبی کانولوشنی است که توسط یوشوا بنجیو و لیون لکون در دهه 1990 ابداع شد. برای تشخیص ارقام دست‌نویس استفاده شد.

AlexNet

این شبکه توسط الکس کریزه‌ها و ایندرجیت هینتون در سال 2012 برای مسابقه تشخیص اشیاء در مجموعه داده ImageNet معرفی شد و عملکرد بسیار بالایی داشت.

VGGNet

شبکه‌های VGG از دسته شبکه‌هایی هستند که توسط دانشمندان موسسه Oxford ارائه شد. این شبکه‌ها شامل لایه‌های کانولوشنی با اندازه فیلتر 3×3 و تعداد لایه‌های عمیق می‌شوند.

GoogLeNet (Inception)

این شبکه توسط محققان شرکت گوگل در سال 2014 معرفی شد و از ساختارهای ماژولار با استفاده از بلوک‌های Inception برای استخراج ویژگی‌ها استفاده می‌کند.

ResNet

معماری ResNet توسط محققان شرکت مایکروسافت ارائه شد و از بلوک‌های مخصوص به نام بلوک‌های Residual برای ساختار شبکه استفاده می‌کند. این شبکه به دلیل این قابلیت که مشکل کاهش گرادیان در شبکه‌های عمیق را بهبود می‌دهد، محبوبیت زیادی پیدا کرد.

MobileNet

این شبکه‌ها به منظور استفاده در دستگاه‌های با منابع محدود ابداع شدند. طراحی آنها با استفاده از لایه‌های کانولوشنی از نوع Depthwise Separable Convolution صورت گرفته است.

EfficientNet

این شبکه‌ها با استفاده از تکنیک‌های جستجوی عمیق‌ترین و بازنمایی فضای جستجوی متناسب با داده‌ها، به دسته‌ای از مدل‌های CNN با عملکرد بسیار بالا منجر شده‌اند.

YOLO (You Only Look Once)

این یک روش مبتنی بر CNN برای تشخیص اشیاء و اجسام در تصاویر و ویدئوها است که برخلاف بسیاری از روش‌های سنتی، به صورت بهینه‌تر و سریعتر عمل می‌کند.

این فقط چند نمونه از انواع مختلف شبکه‌های عصبی کانولوشنی هستند که در زمینه‌های مختلفی از تشخیص تصاویر تا ترجمه ماشینی استفاده می‌شوند. هرکدام از این معماری‌ها و نسخه‌ها ممکن است برای وظایف و داده‌های مختلف بهینه شده باشند.

پیگیری اخبار فناوری و اطلاعات

یکی از سایت‌های معتبر که می‌توانید با استفاده از آن به اخبار و مقالات به روز در زمینه‌های فناوری نوین و هوش مصنوعی دست پیدا کنید، ایرانتک است. کافی است با مراجعه به سایت در بخش اخبار و مقالات به بررسی رویداد ها و فناوری نوین بپردازید و سوالات خود را با کارشناسان مطرح کنید.

کلام پایانی

شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) به عنوان یکی از قدرتمندترین روش‌های یادگیری عمیق در حوزه پردازش تصویر شناخته می‌شود و در بسیاری از زمینه‌ها و کاربردهای مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شبکه ها انواع مختلفی دارد و در موارد گوناگون مورد استفاده قرار می گیرد. در این مقاله به بررسی اینکه شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست و چه کاربردهایی دارد پرداختیم. شما عزیزان می توانید سوالات خود را با ما در میان بگذارید.

---

سوالات متداول

۱. شبکه عصبی کانولوشن چیست؟
شبکه عصبی کانولوشن (CNN) یک نوع از شبکه‌های عمیق است که برای پردازش تصاویر و تشخیص الگوها در داده‌های دو بعدی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شبکه‌ها از لایه‌های کانولوشنی و لایه‌های پولینگ تشکیل شده‌اند که به ویژگی‌های مهم در تصاویر دسترسی دارند.

۲. چه کاربردهایی برای شبکه عصبی کانولوشن وجود دارد؟
شبکه‌های عصبی کانولوشنی در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص اشیاء و الگوها در تصاویر، تشخیص چهره، تشخیص بیماری‌های پزشکی از طریق تصاویر پزشکی، تحلیل ویدئوها، ترجمه ماشینی، خودروهای هوشمند و بسیاری از دیگر حوزه‌ها استفاده می‌شوند.

۳. مزایا و معایب استفاده از شبکه عصبی کانولوشن چیست؟
مزایای استفاده از شبکه عصبی کانولوشن شامل قابلیت استخراج ویژگی‌های پیچیده از تصاویر، انتقال‌پذیری بالا، انعطاف‌پذیری در تنظیمات و معماری، و عملکرد بهتر در مقایسه با روش‌های سنتی است. از طرف دیگر، معایب آن شامل نیاز به محاسبات سنگین، نیاز به داده بزرگ برای آموزش، پیش‌پردازش داده و توضیح‌پذیری محدود مدل‌ها است.