कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN)

परिचय

• CNN आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का एक प्रकार है
• इमेज क्लासिफिकेशन और इमेज पहचान के लिए प्रमुख रूप से उपयोग किया जाता है
• मानव आँख के समान काम करता है: किसी इमेज के आंतरिक भाग को पहचानना
• इसे आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क से अलग बनाता है कि यह सीधे इमेज डेटा पर काम कर सकता है जबकि आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क नंबर डेटा पर काम करता है

कार्य करने का तरीका

1. Convolution Layer: इमेज के फीचर्स का पता लगाने के लिए उपयोग होता है, जैसे किनारे, बनावट आदि
2. Pooling Layer: इमेज डेटा का आकार कम करने के लिए प्रयोग किया जाता है
3. Fully Connected Layer: आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के समान प्रिडिक्शन करने का काम करता है

इमेज डेटा

• RGB और ग्रेस्केल इमेज
• RGB के लिए 3 चैनल: Red, Green, Blue
• इमेज पिक्सल 0 से 255 के बीच एक वैल्यू रखते हैं
• साइज और रिज़ॉल्यूशन महत्वपूर्ण होते हैं

स्टेप्स

1. Convolution: इमेज के सेट के ऊपर कन्वेन्शन ऑपरेशन लगाते हैं जिससे खास फीचर्स निकल कर आते हैं
2. Pooling: इसके बाद इन फीचर्स को कंप्रेस करते हैं जिससे डेटा का आकार कम हो जाता है
3. Flatten: डेटा को एक मल्टी-डायमेंशनल ऐरे से वन-डायमेंशनल में परिवर्तित करते हैं
4. Fully Connected: आखिरी में इस डेटा को एक फुल्ली कनेक्टेड लेयर में पास करते हैं जो CNN के माध्यम से इमेज को क्लासिफाई करता है

इम्प्लीमेंटेशन

1. Convolution Layer: एजेज, फीचर्स को डिटेक्ट करना
2. Pooling Layer: डेटा को नॉर्मालाइज करना, एजेस को स्ट्रेन्थन करना
3. Flatten Layer: टूडी डेटा को वन डी डेटा में बदलना
4. Fully Connected Layer: आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क जैसा काम करना
5. ड्रॉपआउट लेयर: ओवरफिटिंग से बचाने के लिए

यह कैसे काम करता है:

उदाहरण:

• इमेज वेरिफिकेशन – इमेज से किनारों को निकालना
• मल्टिप्लाई ऑपरेशन – एजेज डिटेक्शन
• मैक्स पूलिंग – फीचर्स को बढ़ाना और इमेज डेटा को कंप्रेस करना
• फ्लुटिंग – इमेज डेटा को वन डी में कन्वर्ट करना
• फुल्ली कनेक्टेड लेयर – क्लासिफिकेशन

प्रयोग

• इमेज डेटा पढ़ना और कन्वर्ट करना
• टेंसोरफ्लो का उपयोग करना
• मॉडल और लेयर्स बनाना
• फीचर्स और एजेज एक्सट्रेक्ट करना
• मॉडल फिट करना और ट्रेन करना
• टेस्टिंग और प्रेडिक्शन के लिए मॉडल का उपयोग

निष्कर्ष

• CNN मॉडल इमेज क्लासिफिकेशन और कई अन्य कार्यों में उपयोगी है
• यह आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का प्रभावी एक्सटेंशन है
• इमेज डेटा के साथ ओवरफिटिंग से निपटने और फीचर डिटेक्शन में उन्नत एक्सेल करता है
• प्रेक्टिकल इम्प्लिमेंटेशन में ट्रेनिंग और टेस्टिंग डाटा के समुचित उपयोग का महत्व

संदर्भ

• डीप लिजार्ड वेबसाइट
• केराज लाइब्रेरी के डॉक्यूमेंटेशन