شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN)

این نوع شبکه‌های عصبی به طور خاص برای پردازش داده‌های تصویری و ویدئویی طراحی شده‌اند و در بسیاری از مسائل مرتبط با بینایی کامپیوتری مانند تشخیص تصویر و شناسایی اشیاء کاربرد دارند.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

1. تعریف CNN

• شبکه‌های عصبی کانولوشنی نوعی خاص از شبکه‌های عصبی هستند که از لایه‌های کانولوشن برای استخراج ویژگی‌ها از داده‌های تصویری استفاده می‌کنند. این لایه‌ها به طور خودکار ویژگی‌های مهم از تصاویر را شناسایی می‌کنند و نیازی به تعریف دستی ویژگی‌ها نیست.
• CNN معمولاً شامل چندین نوع لایه است: لایه کانولوشن، لایه تجمع (Pooling)، و لایه‌های کامل متصل (Fully Connected).

2. ساختار CNN

• لایه کانولوشن (Convolutional Layer): این لایه از فیلترها (Kernel) برای انجام عملیات کانولوشن استفاده می‌کند. فیلترها به طور محلی به تصویر حرکت می‌کنند و ویژگی‌های مختلفی مانند لبه‌ها و بافت‌ها را استخراج می‌کنند.
• لایه تجمع (Pooling Layer): این لایه برای کاهش ابعاد داده‌ها و تعداد پارامترها استفاده می‌شود. عملگرهای معمول شامل Max Pooling و Average Pooling هستند. این لایه به کاهش پیچیدگی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش کمک می‌کند.
• لایه‌های کامل متصل (Fully Connected Layer): در این لایه‌ها، هر نورون به همه نورون‌های لایه قبلی متصل است. این لایه‌ها معمولاً در انتهای شبکه برای دسته‌بندی نهایی استفاده می‌شوند.

3. نحوه کارکرد CNN

• در CNN، تصویر ورودی ابتدا از طریق چندین لایه کانولوشن و تجمع عبور می‌کند. هر لایه ویژگی‌های جدیدی از تصویر را استخراج می‌کند.
• خروجی این لایه‌ها معمولاً به لایه‌های کامل متصل ارسال می‌شود که در نهایت پیش‌بینی نهایی انجام می‌شود.
• CNN‌ها می‌توانند به خوبی با داده‌های تصویری کار کنند زیرا از مفهوم مکان‌مندی محلی استفاده می‌کنند؛ یعنی اطلاعات فضایی و ترتیب پیکسل‌ها در تصاویر را حفظ می‌کنند.

4. مزایا و معایب CNN

• مزایا:
  • کاهش نیاز به ویژگی‌های دستی: CNN‌ها به طور خودکار ویژگی‌های مهم را استخراج می‌کنند.
  • قابلیت شناسایی الگوهای پیچیده: CNN‌ها به خوبی می‌توانند الگوهای پیچیده در تصاویر را شناسایی کنند.
  • مقاومت در برابر تغییرات: این شبکه‌ها به تغییرات کوچکی در تصویر مانند تغییر در مقیاس یا چرخش مقاوم هستند.
• معایب:
  • نیاز به داده‌های بزرگ: برای آموزش مؤثر، به حجم بالایی از داده‌های تصویری نیاز است.
  • پیچیدگی محاسباتی: CNN‌ها به دلیل ساختار پیچیده و تعداد زیاد پارامترها نیاز به منابع محاسباتی بالایی دارند.

5. پیاده‌سازی CNN در پایتون

برای پیاده‌سازی CNN می‌توانیم از Keras استفاده کنیم. در این مثال، یک شبکه CNN ساده برای تشخیص ارقام با استفاده از مجموعه داده MNIST (شامل تصاویر اعداد دست‌نویس) پیاده‌سازی می‌کنیم:

pythonCopy codefrom keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.utils import to_categorical

# بارگذاری داده‌ها
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 28, 28, 1))  # تغییر شکل به 4 بعدی
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 28, 28, 1))
X_train = X_train.astype('float32') / 255  # نرمال‌سازی داده‌ها
X_test = X_test.astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train, 10)  # تبدیل برچسب‌ها به فرمت One-Hot Encoding
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# تعریف مدل CNN
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))  # لایه کانولوشن
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  # لایه تجمع
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))  # لایه کانولوشن
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  # لایه تجمع
model.add(Flatten())  # تبدیل خروجی به یک بعد
model.add(Dense(128, activation='relu'))  # لایه کامل متصل
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # لایه خروجی

# کامپایل مدل
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# آموزش مدل
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=200, verbose=1)

# ارزیابی مدل
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

• در این مثال، یک مدل CNN با دو لایه کانولوشن و تجمع تعریف شده است. لایه‌ها به تدریج ویژگی‌های بیشتری را از تصاویر استخراج می‌کنند و در نهایت خروجی نهایی پیش‌بینی می‌شود.
• برای آموزش این شبکه، از داده‌های MNIST که شامل ۷۰,۰۰۰ تصویر اعداد دست‌نویس است استفاده می‌کنیم.

فعالیت پیشنهادی:

• از داده‌های جدیدی مانند CIFAR-10 یا یک مجموعه داده تصویری دیگر استفاده کنید و سعی کنید یک CNN برای تشخیص اشیاء طراحی کنید. بهینه‌سازی ساختار شبکه و پارامترهای آن را امتحان کنید.

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

اگر تمایل دارید، می‌توانیم به سراغ شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN) برویم. این شبکه‌ها به طور خاص برای پردازش داده‌های توالی مانند متن، صدا و ویدئو طراحی شده‌اند.