Что такое бесконечные сверточные нейронные сети — структура, преимущества, применение

Сверточными нейронными сетями (CNN) называют сети особой структуры, которые входят в состав современных технологий машинного и глубокого обучения. Основное применение в настоящее время — это эффективное распознавание образов, однако есть и другие задачи. В сверточных сетях используются принципы, по которым работает зрительная кора головного мозга.

Первоначально сверточные сети были разработаны для взаимодействия с двумерными данными, в первую очередь с изображениями. Структуры используют такие операции, как свертка и пулинг, чтобы извлечь информацию из графических данных. Такие структуры ускоряют процессы цифровой обработки информации и на порядок повышают качество работы с источником. CNN влияют на развитие таких актуальных направлений, как обучение нейросетей, на которых базируются технологии искусственного интеллекта..

Узнаем, что собой представляют бесконечные сверточные нейронные сети, каков их принцип действия, в чем их преимущества и где применяют сверточные сети.

Что такое сверточные нейронные сети

Впервые идея сверточных сетей появилась в 1980-х годах в научных и практических работах Яна Лекуна, исследователя в сфере машинного обучения (МО). Идея родилась после изучения принципов работы зрительной коры головного мозга млекопитающих. Основной задачей нейросетей сверточного типа было распознавание рукописного текста машиной. На том момент уровень развития технологий не позволял в полной мере реализовать идею.

Но такая возможность появилась в 2000-х годах. Мощность вычислительной техники вышла на новый уровень, более совершенными и эффективными стали алгоритмы обучения машин.

Нейронная сеть, разработанная математиками Алексом Крижевски и Джеффом Хинтоном из Университета Торонто, была представлена в 2012 году на соревновательных мероприятиях по распознаванию изображений на проекте ImageNet. Сейчас это обширная база данных для тестирования машинного зрения и распознавания образов.

В 2012 сверточная сеть Крижевски и Хинтона была лучшей из представленных. Это событие вызвало настоящий бум в развитии сверточных нейросетей и машинного обучения. Сегодня CNN существенно преуспели в считывании образов — точность распознавания лиц в движущемся потоке людей составляет 99,8%.

Сверточные сети отличаются от классических нейронных сетей своей структурой, которая позволяет выявить важные особенности изображений, не используя при этом ручного извлечения характеристик. В МО это ключевое преимущество систем — благодаря ему продукты на основе искусственного интеллекта выполнять такие задачи, как уже упомянутое выше распознавание лиц, управление транспортом и приборами, постановка врачебных диагнозов на основе собранной информации, улучшение качества изображений.

С момента создания сверточные сети неоднократно модифицировались и совершенствовались, что позволило существенно расширить сферу их применения. Актуальные архитектуры глубоких сверточных сетей GoogLeNet и ResNet — это продвинутые разработки CNN с уникальными возможностями и свойствами.

Архитектура CNN

В основе концепции бесконечности нейросетей лежит принцип использования непрерывных слоев и фильтров, способных обрабатывать данные любого объема.

Уникальная архитектура нейросети состоит из сверточных слоев, пулинга, полносвязных слоев.

Рассмотрим базовые элементы сети более подробно:

• Входной слой. На него поступают исходные данные, подлежащие анализу — например, изображение. В этом случае в каждом пикселе содержатся значения, которые описывают цвет и интенсивность. 
• Сверточные слои. Здесь применяется множество фильтров в зависимости от поставленной задачи. В случае анализа изображения фильтры убирают всё лишнее, чтобы оставить только нужную для исследования и распознавания рисунка информаци. Используются специальные технологии, чтобы сеть действовала нелинейно и могла работать со сложными типами данных. 
• Пулинг. На этом этапе уменьшается размерность признаков, выделенных после свертки, и вычленяются максимальные и средние значения каждого из них. Если говорить проще, пулинг разбивает данные на небольшие области, кратно уменьшая количество пикселей. 
• Выпрямляющий слой. До того как карты признаков будут обработаны полносвязными слоями, их нужно преобразовать в одномерный формат. Эта операция называется выпрямлением и нужна для подготовки данных к распределению по классам.
• Полносвязные слои. Здесь каждый нейрон совмещен с выходами с предыдущего уровня, что позволяет комбинировать различные признаки для выполнения предстоящих задач. На этой стадии сеть решает, к какому классу принадлежит изображение — это часть тела, деталь самолета, растение или что-то еще.
• Выходной слой. На этом уровне происходит окончательное вычисление класса изображения. Сеть определяет вероятности каждого варианта и делает наиболее верный прогноз о том, что находится на рисунке. 

По мере прохождения слоев данные подвергаются последовательным операциям по извлечению все более абстрактных и сложных для машинного понимания признаков. Постепенное преобразование информации позволяет сетям успешно применять компьютерное зрение и обучаться на каждой задаче.

Машинное обучение — ключевой принцип развития нейросетей. Есть разные наборы данных, которые используются для начальной стадии этого процесса Например, датасет MNIST, доступный на бесплатной интерактивной облачной платформе Google Colab, поможет в течение получаса обучить нейросеть распознавать написанные от руки цифры.

Особенности и принцип работы

Фундаментальный элемент нейросети — это сверточный слой. Он отвечает за начальное извлечение признаков из входящих данных, подлежащих анализу. Принцип работы базируется на математических вычислениях свертки — в ходе этого процесса из массива поступающей информации выделяются ключевые характеристики.

Фильтры сверточного слоя можно рассматривать как комплект весов или набор матриц, которые применяются к входным данным. Процесс активации фильтров и называется сверткой — это ключевой этап процесса обработки информации.

В ходе свертки фильтры движутся по области входящего изображения с определенным страйдом (шагом). В каждом пройденном положении полученные результаты умножаются и суммируются. Таким образом сеть получает один пиксель на рабочей карте.

Именно карта выступает результатом процесса свертки. Это своего рода визуализация применения фильтров на разных участках изображения. Значения на карте различаются, что указывает на уровни соответствия фильтра и исследуемых данных.

Важный факт. На масштаб карты влияет страйд — то есть шаг, с которым фильтр проверяет информацию. Чем больше страйд, тем ниже размерность карты и хуже детализация. Короткие страйды используются для более детального анализа.

Еще один термин из мира сверточных нейросетей — паддинг. Это процесс добавления пикселей к исходному изображению для сохранения пространственных показателей карты признаков. Применяется несколько стратегий паддинга в зависимости от выполняемой задачи.

Совокупность описанных выше процессов позволяет сверточным сетям действовать гибко и извлекать признаки из предложенных данных на различных уровнях сложности. В этом ключевая особенность CNN, позволяющая перейти от примитивного распознавания текстур к анализу сложных, в том числе подвижных объектов, находящихся в разных условиях.

Структуру сверточных сетей, занятых распознаванием изображений, можно представить в виде воронки: сначала воспринимается картина целиком, затем анализируются отдельные детали. Примерно по тому же принципу работает зрительная кора головного мозга. Человек сначала видит собаку, затем идентифицирует ее по цвету и длине шерсти, породе и другим признакам.

От числа слоев, фильтров и размерности страйда зависит мощность нейросети и эффективность обучения. В ходе свертки CNN удаляет все ненужное и отбирает полезное, то есть то, что требуется для анализа. При этом подбор критериев сравнения для классификации сеть выбирает самостоятельно.

Применение бесконечных CNN

Сети сверточного типа были изначально созданы для ускоренной обработки изображений. С 2010-х годов способность без труда обрабатывать и классифицировать визуальную информацию активно используется в госучреждениях для идентификации рукописного текста, проверки личных документов (СНИЛС, паспортов и других).

В медицине нейросеть занимается распознаванием новообразований и патологических изменений в тканях на рентгене, работает с результатами МРТ и другими диагностическими материалами. Сети умеют диагностировать и кожные заболевания по их изображениям.

Еще одно направление — оценка мужской фертильности. Нейросеть анализирует фото сперматозоидов, сделанные под микроскопом, делая выводы об их качестве.

Другое популярное сегодня направление использования сверточных сетей — генеративное искусство. Пользователь формулирует запрос, а нейросеть генерирует в ответ изображение. В числе наиболее популярных инструментов для генерации изображений — DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion.

Сверточные нейросети применяют и в других отраслях:

• Автономное вождение. Такие системы могут управлять поездкой в полноценном режиме в беспилотных авто или берут на себя отдельные операции, например, парковку. Сверточные сети отслеживают пешеходов, другой транспорт, препятствия и дорожные знаки. Здесь используются наиболее надежные модели CNN, обеспечивающие безопасность дорожного движения.
• Оптимизация дорожного движения. Сети анализируют плотность движения в реальном времени и управляют светофорами, чтобы уменьшить пробки.
• Системы предупреждения. В автомобилях CNN обнаруживает потенциальные опасности на дорогах и предупреждает водителя о предстоящих рисках. 
• Распознавание номеров. Системы сканируют номерные знаки, чтобы контролировать дорожное движение и занятость мест на парковках.
• Системы видеонаблюдения. Инструменты на основе нейросетей применяются для наблюдения за объектами и действиями людей. ИИ распознает несанкционированный доступ, подозрительную активность и фиксирует ее в реальном времени. 
• Розничная торговля. Нейросети анализируют поведение покупателей в магазинах для оптимального размещения товаров на полках и оформления витрин. В онлайн-сфере используются рекомендательные алгоритмы на основе действий и просмотров пользователей. 
• Сельское хозяйство. Инструменты с ИИ на основе нейросетей анализируют снимки растений, чтобы обнаруживать заранее заболевания культур и следить за динамикой роста посевов.
• Оценка ресурсов. Инструменты с CNN анализируют спутниковые снимки, оценивают уровень водных запасов в резервуарах и определяют потребности в ирригации земель. 

Это лишь часть примеров практического применения сверточных нейросетей. По мере развития технологий таких отраслей становится все больше. Способности CNN к распознаванию, считыванию и точной детекции постоянно возрастают, что делает их использование практически повсеместным.

Нельзя забывать и экономический эффект от внедрения сверточных технологий. Операции, которые раньше занимали много времени и требовали массы ресурсов, сейчас выполняются почти мгновенно и многократно окупают затраты на разработку и внедрение систем.

Преимущества и недостатки бесконечных CNN

Ключевые характеристики сверточных нейросетей — это высокая производительность и гибкость, то есть способность адаптироваться к данным различного размера и типа. CNN могут выявлять локальные признаки при распознавании любых данных и их массивов.

В сверточных слоях нейроны (по сути процессоры) связаны с ограниченным объемом входных данных. Это так называемое репрезентативное поле, с которым работает слой. Благодаря локализации сеть определяет характеристики различной степени сложности.

Такая структура отличает бесконечные CNN от полносвязных сетей, в которых входные поля интегрируются со всеми нейронами. В сверточных сетях одни и те же параметры фильтра применяются для взаимодействия с разными типами данных. Это увеличивает скорость работы и ускоряет обучение.

Еще один плюс сверточных сетей — это их способность распознавать объекты независимо от положения последних. Даже если отслеживаемый предмет перемещается, искажается или частично скрыт, нейросеть идентифицирует его.

У CNN есть некоторые недостатки — в первую очередь, это сложность настройки. Для этого нужны знания и навыки, как и для обучения нейросетей.

Инструменты и библиотеки для работы с бесконечными CNN

Фреймворков и библиотек для работы со сверточными нейросетями довольно много, но мы рассмотрим наиболее востребованные из них.

TensorFlow

Многофункциональная библиотека для машинного и глубокого обучения, разработанная Google. Кроме того, этот фреймворк поддерживает реализацию нейросетей на разных платформах, в том числе на мобильных устройствах.

На TensorFlow создаются модели любого уровня сложности — от элементарных линейных регрессий до многослойных сверточных нейросетей. Вспомогательный инструмент TensorBoard используется для визуализации и настройки моделей, отслеживания метрик обучения и анализа данных.

PyTorch

Библиотека, предназначенная для глубокого обучения, особенно востребованная в академических кругах. В числе ключевых преимуществ этого инструмента — гибкость и удобство применения.

С PyTorch нетрудно создавать и настраивать сложные модели сверточных нейросетей с помощью интуитивно понятного интерфейса. Динамическое вычисление графов делает более простой отладку и позволяет реализовывать нестандартные концепции.

Библиотека интегрируется с такими инструментами, как NumPy и SciPy, что позволяет применять PyTorch для научных разработок, исследований, решения сверхсложных математических задач и разработки прототипов.

Keras

Библиотека высокого уровня для работы с нейросетями, которая действует поверх TensorFlow и применяется для ускоренного прототипирования. Благодаря лаконичности и легкости в освоении Keras удобен для новичков, желающих освоить обучение нейросетей.

У библиотеки простой и понятный интерфейс, позволяющий разрабатывать модели и управлять ими, выполняя функции движка для сверточных нейросетей.

Заключение

CNN активно используются уже сейчас, но в будущем их применение обещает стать еще более интенсивным. Есть ряд наиболее вероятных векторов развития, на которые обращают внимание эксперты.

В первую очередь это интеграция с другими нейронными сетями. CNN уже интегрируются с алгоритмами для обработки текстов — переводов, генерации, ответов на вопросы. Такие интеграции используются для одновременной обработки разных типов данных — видео, аудио, текста.

Еще одно направление — развитие беспилотных транспортных средств, в том числе такси и грузового транспорта. Такие модели уже тестируются в ряде стран и даже выполняют прикладные задачи по перевозке пассажиров и грузов.