कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) गहन शिक्षण मॉडल का एक वर्ग है जो व्यापक रूप से छवि पहचान कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है। सीएनएन में कनवल्शन की प्रक्रिया किसी छवि में पैटर्न या विशेषताओं की पहचान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इस स्पष्टीकरण में, हम इस बात का विवरण देंगे कि संलयन कैसे किया जाता है और छवि विश्लेषण में उनका महत्व क्या है।
सीएनएन के मूल में, कनवल्शन गणितीय संचालन होते हैं जिनमें एक छोटा मैट्रिक्स शामिल होता है, जिसे फ़िल्टर या कर्नेल कहा जाता है, जिसे इनपुट छवि पर लागू किया जाता है। फ़िल्टर आम तौर पर एक वर्गाकार मैट्रिक्स होता है जिसका आयाम इनपुट छवि से बहुत छोटा होता है। कनवल्शन ऑपरेशन में इस फ़िल्टर को छवि पर स्लाइड करना, फ़िल्टर और छवि के संबंधित उप-क्षेत्रों के बीच डॉट उत्पादों की गणना करना शामिल है।
कनवल्शन ऑपरेशन फ़िल्टर के तत्व-वार उत्पाद और उस छवि के उप-क्षेत्र को ले कर किया जाता है जिस पर वह वर्तमान में स्थित है, और परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करता है। यह प्रक्रिया छवि के प्रत्येक उप-क्षेत्र के लिए दोहराई जाती है, जिससे एक नया मैट्रिक्स तैयार होता है जिसे फीचर मैप कहा जाता है। फ़ीचर मैप इनपुट छवि में विभिन्न स्थानों पर फ़िल्टर की सक्रियता या प्रतिक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करता है।
विभिन्न फ़िल्टर का उपयोग करके, सीएनएन एक छवि में विभिन्न पैटर्न या विशेषताओं का पता लगाना सीख सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक फ़िल्टर क्षैतिज किनारों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है, जबकि दूसरा फ़िल्टर विकर्ण रेखाओं का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से, सीएनएन दिए गए कार्य पर अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए फिल्टर के वजन को समायोजित करना सीखता है।
सीएनएन में कनवल्शन का उपयोग छवियों में पैटर्न या विशेषताओं की पहचान करने के लिए कई फायदे प्रदान करता है। सबसे पहले, कनवल्शन नेटवर्क को छवि में स्थानीय निर्भरता को पकड़ने में सक्षम बनाता है। छवि पर फ़िल्टर को स्लाइड करके, सीएनएन उनके स्थान की परवाह किए बिना पैटर्न का पता लगा सकता है। यह स्थानिक अपरिवर्तनीयता संपत्ति सीएनएन को वस्तुओं को पहचानने की अनुमति देती है, भले ही वे छवि के विभिन्न हिस्सों में दिखाई दें।
दूसरे, कनवल्शन नेटवर्क में मापदंडों की संख्या को कम करने में मदद करते हैं। इनपुट छवि में प्रत्येक न्यूरॉन को प्रत्येक पिक्सेल से जोड़ने के बजाय, सीएनएन कनवल्शन की स्थानीय कनेक्टिविटी का फायदा उठाते हैं। फ़िल्टर पूरी छवि में साझा किए जाते हैं, जिसके परिणामस्वरूप सीखे जाने वाले मापदंडों की संख्या में उल्लेखनीय कमी आती है। यह पैरामीटर शेयरिंग प्रॉपर्टी सीएनएन को कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बनाती है और उन्हें बड़े पैमाने पर छवि डेटासेट को संभालने में सक्षम बनाती है।
इसके अलावा, कनवल्शन इनपुट छवि का एक पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। जैसे-जैसे हम सीएनएन में गहराई से आगे बढ़ते हैं, फ़िल्टर अधिक जटिल और अमूर्त विशेषताओं को पकड़ लेते हैं। प्रारंभिक परतें साधारण किनारों या बनावट का पता लगा सकती हैं, जबकि गहरी परतें आकृतियों या वस्तुओं जैसी उच्च-स्तरीय अवधारणाओं की पहचान कर सकती हैं। यह पदानुक्रमित संरचना सीएनएन को जटिल पैटर्न को पदानुक्रमित तरीके से सीखने और प्रस्तुत करने की अनुमति देती है, जिससे छवि पहचान कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन होता है।
सीएनएन में कनवल्शन में एक छवि पर फ़िल्टर को स्लाइड करना, डॉट उत्पादों की गणना करना और फीचर मैप तैयार करना शामिल है। वे नेटवर्क को स्थानीय निर्भरता को पकड़ने, मापदंडों की संख्या को कम करने और इनपुट छवि का एक पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व बनाने में सक्षम बनाते हैं। ये गुण सीएनएन को छवियों में पैटर्न या विशेषताओं की पहचान करने में प्रभावी बनाते हैं, जिससे विभिन्न कंप्यूटर विज़न कार्यों में उनका व्यापक उपयोग होता है।
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