شبکههای عصبی پیچشی CNN چیست؟ شبکه عصبی پیچشی (CNN) یک الگوریتم یادگیری عمیق است که میتواند یک تصویر ورودی را گرفته و به جنبهها یا اشیای مختلف آن تصویر از طریق وزندهی قابل یادگیری، اهمیت ببخشد و بتواند یکی را از دیگری متمایز کند. اهمیت یادگیری شبکههای عصبی پیچشی CNN چیست؟ امروزه یکی از بزرگترین چالشهای بینایی ماشین (Machine Vision) این است که ماشینها بتوانند جهان را مثل انسانها ببینند، آن را به شیوهای مشابه درک کنند و از دانش موجود برای انجام وظایف بسیاری مانند: تشخیص تصویر و ویدئو، تجزیهوتحلیل و طبقهبندی تصویر و سیستمهای توصیهگر استفاده کنند. گفتنی است که پیشرفت و موفقیت در این زمینهها به کمک یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکههای عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks) صورت گرفته است. پیشپردازش مورد نیاز در CNN در مقایسه با سایر الگوریتمهای طبقهبندی بسیار کمتر است. در حالی که در روشهای اولیه، فیلترها به صورت دستی ساخته میشدند، CNN به خودی خود با آموزش کافی توانایی یادگیری این فیلترها یا ویژگیها را دارد. معماری CNN مشابه الگوی اتصال نورونها در مغز انسان است و از ساختار قشر بصری الهام گرفته است. از آنجایی که درس یادگیری عمیق یکی از دروس پر اهمیت و ضروری رشته علوم کامپیوتر و گرایشهای مختلف آن مانند هوش مصنوعی و دادهکاوی است و همچنین شبکههای عصبی پیچشی به عنوان نیاز اصلی علاقهمندان به پردازش تصویر و بینایی ماشین مطرح میشود، فراگیری مفاهیم این شبکهها بسیار حائز اهمیت است. در این فرادرس چه چیزی یاد میگیریم؟ در این آموزش در ابتدا به شبکههای عصبی پیچشی میپردازیم. سپس معماریهای معروف شبکههای پیچشی را بررسی میکنیم و در انتها پیادهسازی شبکه پیچشی برای کلاسبندی تصاویر را ارائه میکنیم.
