Rete neurale convoluzionale
Cos’è una CNN?
Una CNN, o rete neurale convoluzionale, è un tipo di algoritmo di deep learning utilizzato per l’analisi di dati visivi come immagini e video. Progettate per imitare il funzionamento della corteccia visiva umana, le CNN sono costituite da livelli che elaborano i dati di input. I livelli convoluzionali applicano dei filtri per estrarre le caratteristiche dall'input, mentre quelli di pooling ne riducono la dimensionalità spaziale. I livelli completamente connessi connettono le caratteristiche estratte all'output finale. Le reti neurali convoluzionali sfruttano la condivisione dei parametri e l’invarianza spaziale delle immagini, in modo da riconoscere gli oggetti indipendentemente dalla posizione o dall'orientamento. Apprendono rappresentazioni gerarchiche delle caratteristiche, dal livello basso a quello alto. Vengono addestrate con dati etichettati, regolando i pesi per ottimizzare le prestazioni, e hanno ottenuto risultati straordinari in attività quali la classificazione e la segmentazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. Le CNN sono algoritmi specializzati che consentono l'estrazione automatizzata di caratteristiche e il riconoscimento preciso di modelli visivi.
Per cosa vengono impiegate le CNN?
Le CNN trovano ampio impiego in svariati campi grazie alla capacità di elaborare ed estrarre in modo efficace caratteristiche significative da input visivi complessi. Ecco alcuni dei motivi alla base della diffusione delle CNN.
- Vengono utilizzate per attività di riconoscimento delle immagini, rilevamento di oggetti e classificazione.
- Risultano estremamente efficienti nell'analisi di dati visivi complessi, come immagini e video, in quanto possono rilevare e riconoscere automaticamente modelli, forme e oggetti all'interno delle immagini.
- L’invarianza spaziale consente di riconoscere gli oggetti indipendentemente dalla posizione o dall’orientamento nell'immagine.
- Sono particolarmente efficaci nell'estrazione delle caratteristiche complesse e astratte dai dati di input.
- La condivisione dei parametri riduce i requisiti di elaborazione e di memoria, rendendole efficienti.
- Possono essere pre-addestrate su grandi set di dati e perfezionate per attività specifiche, consentendo l'apprendimento per trasferimento.
- Sono scalabili e possono gestire input di diverse dimensioni.
- Vengono ampiamente utilizzate nella visione artificiale, nell'elaborazione delle immagini e in campi correlati.
Come funziona?
- Livello di input: il livello di input riceve i valori dei pixel grezzi di un'immagine o di dati visivi.
- Livello convoluzionale: la convoluzione è il processo di applicazione di un filtro all'immagine di input per estrarne la caratteristica associata. Il filtro moltiplica ogni elemento dell'immagine di input per il suo elemento corrispondente nel filtro e poi somma questi prodotti elemento per elemento.
- Funzione di attivazione: dopo l'operazione di convoluzione, viene applicata una funzione di attivazione (ad esempio ReLU) elemento per elemento al fine di introdurre la non linearità e rendere la rete più espressiva.
- Livello di pooling: il pooling è una tecnica utilizzata per ridurre la dimensionalità dell'immagine, selezionando casualmente i pixel dalla mappa delle caratteristiche (feature map) e calcolandone la media. Questo consente alla CNN di individuare le caratteristiche essenziali dell'immagine e di liberare spazio per altri livelli nella rete.
- Livelli aggiuntivi di convoluzione e pooling: è possibile sovrapporre più livelli di convoluzione e pooling per apprendere caratteristiche sempre più complesse a partire dall'input, in modo da acquisire diversi livelli di astrazione e gerarchia nei dati.
- Appiattimento: l'ultimo livello di pooling è seguito da un'operazione di appiattimento che trasforma le mappe delle caratteristiche multidimensionali in un vettore unidimensionale.
- Livello completamente connesso: tutte le mappe delle caratteristiche ottenute dai livelli convoluzionale e di pooling vengono combinate e appiattite in un singolo vettore di output per formare il livello completamente connesso, che elabora ulteriormente gli output dei livelli convoluzionale e di pooling per fornire l'output desiderato.
- Livello di output: il livello completamente connesso si collega a quello di output, che produce le previsioni o le classificazioni finali in base all'attività da svolgere.
- Funzione di perdita: una funzione di perdita viene utilizzata per quantificare la differenza tra l'output previsto e le etichette reali. Le funzioni di perdita più comuni includono l'entropia incrociata per le attività di classificazione e l'errore quadratico medio per quelle di regressione.
- Retropropagazione: per ottimizzare le prestazioni della rete, viene utilizzata la retropropagazione, che calcola il gradiente della funzione di perdita rispetto ai pesi e ai bias della rete. Questo gradiente viene utilizzato per aggiornare i parametri, migliorando le previsioni della rete nel corso del tempo.
- Addestramento: la CNN viene addestrata su un ampio set di dati etichettato, regolando iterativamente i pesi attraverso passaggi in avanti e indietro fino al raggiungimento della convergenza.
- Inferenza: una volta addestrata, la CNN può fare previsioni su dati nuovi e non ancora visti, trasmettendoli attraverso la rete e applicando i pesi e i bias appresi per generare l'output.
Come utilizzare la CNN per il rilevamento delle immagini
Utilizzando un ampio set di dati di immagini con le reti neurali di base, una CNN può identificare immagini simili o esatte con un'ottima precisione, come osservabile nella ricerca per immagini di Google o trascinando un'immagine nell’omnibox. Questa funzionalità contribuisce anche a identificare stili artistici diversi, come il barocco, il surrealismo o il postmodernismo, e ad applicarli a un prompt scelto dall’utente.
Qual è la differenza tra la CNN e la RNN?
La CNN (Convolutional Neural Network) e la RNN (Recurrent Neural Network) sono due tipologie di reti neurali molto diffuse, ma hanno scopi diversi e sono progettate per gestire tipi di dati diversi. Ecco le principali differenze tra la CNN e la RNN.
CNN
- Elabora principalmente dati di tipo griglia, come le immagini
- Estrae le caratteristiche locali tramite i livelli convoluzionali
- Risulta estremamente efficiente nel rilevamento di modelli e relazioni spaziali
- Non richiede memoria esplicita degli input passati
- Tratta ogni input in modo indipendente
- È adatta per attività come il riconoscimento delle immagini e la visione artificiale
- Sfrutta l'elaborazione parallela
- È progettata per acquisire gerarchie e modelli spaziali
- Utilizza livelli di convoluzione e pooling
- Elabora dati simili a griglie con relazioni spaziali locali
- Non acquisisce intrinsecamente informazioni temporali
- Risulta ideale per attività in cui l'ordine dei punti dati non è significativo
- Consente calcoli efficienti su hardware parallelo
RNN
- È progettata specificamente per dati sequenziali, come serie temporali o linguaggio naturale
- Acquisisce le dipendenze temporali con connessioni ricorrenti
- È adatta per acquisire modelli sequenziali e dipendenze a lungo termine
- Ha memoria degli input precedenti attraverso lo stato nascosto
- Mantiene il flusso di informazioni nel tempo
- Viene abitualmente impiegata nell'elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento vocale e nell'analisi delle serie temporali
- Presenta una natura sequenziale che limita le capacità di elaborazione parallela
- È in grado di modellare gerarchie e modelli temporali
- Utilizza connessioni ricorrenti per la persistenza delle informazioni
- Elabora dati sequenziali con dipendenze temporali
- Gestisce le attività in cui l'ordine dei punti dati è importante
- Presenta una dipendenza sequenziale che limita le capacità di elaborazione parallela
In conclusione, le CNN e le RNN hanno scopi diversi e sono studiate appositamente per gestire tipologie di dati diverse. Le CNN sono ideali per elaborare dati di tipo griglia, come le immagini, acquisendo modelli spaziali attraverso strati convoluzionali. Non hanno memoria esplicita, ma risultano particolarmente efficienti nel riconoscimento dei modelli all'interno di singoli input. Le RNN, invece, sono specializzate nell'analisi sequenziale dei dati, conservando le informazioni attraverso connessioni ricorrenti e stati nascosti per acquisire le dipendenze temporali. Sono adatte per attività quali l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi delle serie temporali. Conoscendo i punti di forza e le caratteristiche di ogni rete, i professionisti possono sfruttare l'architettura più indicata in base ai requisiti specifici dei loro dati e al problema da affrontare.
Qual è un esempio di rete neurale convoluzionale?
Un esempio di CNN (rete neurale convoluzionale) può essere un modello di classificazione delle immagini addestrato per distinguere tra diversi tipi di animali. Ecco come potrebbe funzionare.
- Esempio: una CNN può essere addestrata per classificare le immagini di animali (gatti, cani, uccelli).
- Set di dati: vengono raccolte immagini etichettate di animali a scopo di addestramento.
- Architettura CNN: la CNN è costituita da livelli convoluzionali per rilevare le caratteristiche, seguiti da livelli di pooling per sottocampionare i dati.
- Livelli completamente connessi: i livelli completamente connessi vengono utilizzati per apprendere rappresentazioni di alto livello.
- Dropout: la regolarizzazione del dropout contribuisce a evitare l’overfitting.
- Output SoftMax: il livello finale produce probabilità per ciascuna classe di animali.
- Addestramento: la CNN apprende dalle immagini etichettate, regolando i pesi tramite retropropagazione.
- Valutazione: la CNN addestrata viene testata su un set a sé stante di immagini per misurarne la precisione.
- Inferenza: la CNN può quindi classificare nuove immagini non ancora viste di animali in base alle caratteristiche apprese.
La CNN è addestrata a classificare le immagini degli animali mediante livelli convoluzionali e completamente connessi. Impara dai dati etichettati e, una volta addestrata, può fare previsioni su nuove immagini di animali.
Come posso addestrare i miei dati per la CNN?
Per quanto riguarda l'addestramento dei dati per le CNN, HPE offre soluzioni potenti, studiate appositamente per le esigenze dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale (IA) e deep learning. Le soluzioni di intelligenza artificiale HPE offrono numerosi vantaggi.
- Scalabilità: HPE fornisce un'infrastruttura scalabile, inclusi sistemi HPC (High Performance Computing) e acceleratori, per un addestramento efficiente dei modelli CNN su vasta scala.
- Prestazioni: le soluzioni HPE sfruttano tecnologie avanzate come le GPU e i framework software ottimizzati per offrire prestazioni eccezionali, riducendo i tempi di addestramento e aumentando la produttività.
- Flessibilità: le soluzioni AI di HPE offrono flessibilità in termini di opzioni di distribuzione, consentendo di scegliere tra ambienti on-premise, ibridi o basati su cloud, in base alle singole esigenze.
- Collaborazione: l'ecosistema HPE facilita la collaborazione e la condivisione delle conoscenze.
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- Deep Learning: le soluzioni di deep learning di HPE forniscono l'infrastruttura e i tool necessari per addestrare le CNN e sfruttarne in modo efficiente tutto il potenziale.
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- Elaborazione del linguaggio naturale: le soluzioni di NPL di HPE consentono un addestramento efficace delle CNN per attività legate al linguaggio, migliorando la comprensione e l'elaborazione dei dati testuali.
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