Перцептроны и нейронные сети: основные принципы компьютерного зрения

За последние несколько десятилетий нейронные сети стали строительными блоками многих ключевых инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ). Нейронные сети — это вычислительные модели, которые пытаются имитировать сложные функции человеческого мозга. Они помогают машинам учиться на данных и распознавать закономерности для принятия обоснованных решений. Благодаря этому они открывают возможности для таких подобластей ИИ, как компьютерное зрение и глубокое обучение, в таких секторах, как здравоохранение, финансы и беспилотные автомобили.

Понимание того, как работает нейронная сеть, поможет тебе лучше разобраться в «черном ящике», которым является ИИ, и пролить свет на то, как передовые технологии интегрируются в нашу повседневную жизнь. В этой статье мы рассмотрим, что такое нейронные сети, как они работают и как они эволюционировали с течением времени. Мы также взглянем на роль, которую они играют в приложениях компьютерного зрения. Давай начнем!

Link to this sectionЧто такое перцептрон в ИИ?#

Прежде чем подробно обсуждать нейронные сети, давай взглянем на перцептроны. Это самый простой тип нейронной сети, который служит основой для создания более сложных моделей.

Перцептрон — это линейный алгоритм машинного обучения, используемый для обучения с учителем (обучения на размеченных данных). Его также называют однослойной нейронной сетью, и обычно он применяется для задач бинарной классификации, где нужно различить два класса данных. Если ты пытаешься визуализировать перцептрон, можешь представить его как один искусственный нейрон.

Рис. 1. Перцептрон — это один искусственный нейрон.

Link to this sectionПонимание работы перцептрона#

Перцептрон может принимать несколько входных данных, комбинировать их с весами, решать, к какой категории они относятся, и выступать в роли простого лица, принимающего решения. Он состоит из четырех основных параметров: входных значений (также называемых узлами), весов и смещений, суммы (net sum) и функции активации.

Вот как это работает:

• Входы и веса: Допустим, у тебя есть несколько фрагментов информации (входов), и каждый из них имеет вес, который показывает его важность. В дополнение к этому, смещение помогает перцептрону быть более гибким при принятии решений.
• Вычисление взвешенной суммы: Перцептрон умножает каждый входной сигнал на его вес, а затем складывает всё вместе, включая смещение, чтобы получить взвешенную сумму.
• Принятие решения: Затем перцептрон использует функцию активации для определения окончательного результата. Она берет взвешенную сумму и решает, должен ли перцептрон активироваться или нет. В простейшем случае функция активации представляет собой пороговую функцию, которая выдает единицу, если взвешенная сумма выше определенного порога, и ноль, если нет. Таким образом, взвешенный вход превращается в решение «да» или «нет».
• Обучение и улучшение: Если перцептрон совершает ошибку, он корректирует веса, чтобы попытаться улучшить результат в следующий раз. Этот процесс помогает модели учиться на своих ошибках.

Рис 2. Обзор перцептрона. источник: indiantechwarrior.com

Link to this sectionРоль перцептронов в компьютерном зрении#

Перцептроны играют важную роль в понимании основ компьютерного зрения. Они являются фундаментом продвинутых нейронных сетей. В отличие от перцептронов, нейронные сети не ограничиваются одним слоем. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных перцептронов, что позволяет им изучать сложные нелинейные закономерности. Нейронные сети могут справляться с более продвинутыми задачами и выдавать как бинарные, так и непрерывные выходные данные. Например, нейронные сети можно использовать для продвинутых задач компьютерного зрения, таких как сегментация экземпляров и оценка позы.

Link to this sectionЭволюция технологий компьютерного зрения на основе нейронных сетей#

История нейронных сетей насчитывает несколько десятилетий и полна исследований и интересных открытий. Давай подробнее рассмотрим некоторые из этих ключевых событий.

Вот краткий обзор ранних вех:

• 1940-е: Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс разработали простую схему, имитирующую работу мозга.
• 1958: Розенблатт представил перцептрон.
• 1970-е: Пол Вербос предложил концепцию обратного распространения ошибки (метод обучения, который помогает нейронной сети учиться, минимизируя разницу между предсказанными и фактическими выходными данными). Обратное распространение ошибки сделало возможным обучение многослойных нейронных сетей и проложило путь к глубокому обучению.
• 1980-е: Исследователи, такие как Джеффри Хинтон и Ян Лекун, изучали коннекционизм — направление о том, как сети взаимосвязанных единиц могут формировать когнитивные процессы. Их работа заложила фундамент для современных нейронных сетей.
• 1990-е: Юрген Шмидхубер и Зепп Хохрайтер предложили сеть долгой краткосрочной памяти (LSTM), которая стала важной для задач, связанных с прогнозированием последовательностей.

Рис. 3. Эволюция нейронных сетей.

С наступлением XXI века исследования нейронных сетей получили мощный импульс, что привело к еще большим достижениям. В 2000-х годах работа Хинтона по ограниченным машинам Больцмана — типу нейронных сетей, находящих закономерности в данных, — сыграла ключевую роль в развитии глубокого обучения. Это облегчило обучение глубоких сетей, помогло преодолеть сложности со сложными моделями и сделало глубокое обучение более практичным и эффективным.

Затем, в 2010-х годах, исследования резко ускорились благодаря появлению больших данных и параллельных вычислений. Важным событием того времени стала победа AlexNet в соревновании ImageNet (2012 год). AlexNet, глубокая сверточная нейронная сеть, стала серьезным прорывом, так как показала, насколько мощным может быть глубокое обучение для задач компьютерного зрения, таких как точное распознавание изображений. Это помогло дать толчок стремительному росту ИИ в области визуального распознавания.

Сегодня нейронные сети развиваются благодаря таким инновациям, как трансформеры, которые отлично подходят для понимания последовательностей, и графовые нейронные сети, хорошо работающие со сложными взаимосвязями в данных. Методы, такие как перенос обучения (использование модели, обученной для одной задачи, для другой), и само-обучение с учителем, где модели учатся без необходимости в размеченных данных, также расширяют возможности нейронных сетей.

Link to this sectionПонимание нейронных сетей: основы#

Теперь, когда мы заложили базу, давай поймем, что именно представляет собой нейронная сеть. Нейронные сети — это тип модели машинного обучения, использующий взаимосвязанные узлы или нейроны в многослойной структуре, напоминающей человеческий мозг. Эти узлы или нейроны обрабатывают данные и учатся на них, что позволяет им выполнять задачи, такие как распознавание образов. Кроме того, нейронные сети адаптивны, поэтому они могут учиться на своих ошибках и улучшаться со временем. Это дает им способность решать сложные проблемы, например, распознавание лиц, с большей точностью.

Рис. 4. Нейронная сеть.

Нейронные сети состоят из множества процессоров, работающих параллельно и организованных в слои. Они включают входной слой, выходной слой и несколько скрытых слоев между ними. Входной слой получает необработанные данные, подобно тому как наши зрительные нервы воспринимают визуальную информацию.

Затем каждый слой передает свой результат следующему, а не работает напрямую с исходными данными, подобно тому как нейроны в мозге передают сигналы друг другу. Последний слой выдает результат сети. Используя этот процесс, искусственная нейронная сеть (ANN) может научиться выполнять задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений.

Link to this sectionПромышленное применение нейронных сетей в компьютерном зрении#

Поняв, что такое нейронные сети и как они работают, давай рассмотрим приложение, которое демонстрирует их потенциал в компьютерном зрении.

Link to this sectionИнспекция линий электропередач в энергетическом секторе#

Нейронные сети составляют основу моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, и могут использоваться для визуального осмотра линий электропередач с помощью дронов. Энергетическая отрасль сталкивается с логистическими трудностями при проверке и обслуживании своих обширных сетей электропередач. Эти линии часто тянутся через всё: от оживленных городских районов до удаленных труднодоступных ландшафтов. Традиционно эти проверки проводились наземными бригадами. Хотя этот метод эффективен, он дорогостоящ, трудоемок и может подвергать работников экологическим и электрическим опасностям. Исследования показывают, что работа на линиях электропередач входит в десятку самых опасных профессий в Америке: ежегодный уровень смертности составляет от 30 до 50 рабочих на 100 000 человек.

Однако технология инспекции с помощью дронов может сделать воздушные инспекции более практичным и экономически выгодным вариантом. Передовые технологии позволяют дронам летать на большие расстояния без необходимости частой замены батарей во время проверок. Многие дроны теперь оснащены встроенным ИИ, имеют автоматические функции обхода препятствий и улучшенные возможности обнаружения неисправностей. Эти функции позволяют им осматривать густонаселенные районы с множеством линий электропередач и делать качественные снимки с больших расстояний. Многие страны переходят на использование дронов и компьютерного зрения для задач инспекции линий электропередач. Например, в Эстонии 100% всех проверок линий электропередач выполняется такими дронами.

Рис. 5. Техник использует дроны и ИИ-инструменты для осмотра линий электропередач (изображение слева) и дрон, которым он управляет (изображение справа) (suasnews).

Link to this sectionОсновные выводы#

Нейронные сети прошли долгий путь от исследований до реальных приложений и стали важной частью современных технологических достижений. Они позволяют машинам учиться, распознавать закономерности и принимать обоснованные решения на основе того, что они узнали. От здравоохранения и финансов до автономных транспортных средств и производства — эти сети стимулируют инновации и трансформируют отрасли. Поскольку мы продолжаем изучать и совершенствовать модели нейронных сетей, их потенциал изменить еще больше аспектов нашей повседневной жизни и бизнес-операций становится все более очевидным.

Чтобы узнать больше, посети наш GitHub repository и присоединяйся к нашему community. Изучи применения ИИ в manufacturing и agriculture на наших страницах с решениями. 🚀