കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CNN)

കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CNN എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കാണ്. ചിത്രങ്ങളിലെയും മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയിലെയും സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനാണ് അവ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.

CNN-കൾ ഒരു കൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അത് ഒരു ഇൻപുട്ട് ഇമേജ് എടുത്ത് നിർദ്ദിഷ്ട സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഒരു കൂട്ടം ഫിൽട്ടറുകളിലൂടെയോ കേർണലുകളിലൂടെയോ കടന്നുപോകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കൺവല്യൂഷണൽ ലെയറിന് ഒരു ഇമേജിലെ അരികുകളും ആകൃതികളും കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. കൺവല്യൂഷണൽ ലെയറിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു ഫീച്ചർ വെക്‌ടറാണ്, ഇത് വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയാനും അവയെ തരംതിരിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഒരു CNN-ന്റെ വാസ്തുവിദ്യയിൽ കൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ, പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ, പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച പാളികൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഒരു ഇമേജിലെ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം കൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകളാണ്. ഫീച്ചർ വെക്റ്ററിന്റെ അളവ് കുറയ്ക്കാൻ പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തിരിച്ചറിഞ്ഞ സവിശേഷതകളും ക്ലാസുകളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പഠിക്കാൻ പൂർണ്ണമായും ബന്ധിപ്പിച്ച ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് കണ്ടെത്തൽ, ഇമേജ് സെഗ്‌മെന്റേഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള ഇമേജുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികളിൽ CNN-കൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. വികാര വിശകലനം, വാചക വർഗ്ഗീകരണം, ചോദ്യോത്തര സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കായി സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും അവ ഉപയോഗിക്കാം.

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയിലെ അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പുറമേ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, റോബോട്ടിക്സ്, സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ, ഡാറ്റ മൈനിംഗ് എന്നിവയിലും CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്. CNN-കളുടെ സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഫലത്തിൽ പരിധിയില്ലാത്തതാണ്.

കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്. ചിത്രങ്ങളിലെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ മുതൽ സ്വയംഭരണ വാഹന നാവിഗേഷൻ വരെയുള്ള എണ്ണമറ്റ കാഴ്ചയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ അവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.