Перцептроны и нейронные сети: основные принципы компьютерного зрения

За последние несколько десятилетий neural networks стали основой 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 основе data и распознавать паттерны для принятия обоснованных решений. Благодаря этому они делают возможными такие поддисциплины ИИ, как computer vision и deep learning, в таких секторах, как healthcare, finance и self-driving cars.

Понимание того, как работает нейронная сеть, поможет тебе лучше представить себе "черный ящик", которым является ИИ, и демистифицировать процесс внедрения передовых технологий 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 затронем их роль в приложениях компьютерного зрения. Давай начнем!

Что такое перцептрон в ИИ?#

Прежде чем подробно обсуждать нейронные сети, давай взглянем на перцептроны. Это самый базовый тип нейронной сети, который служит фундаментом для построения более сложных моделей.

Перцептрон — это линейный алгоритм machine learning, используемый для обучения с учителем (обучения на основе размеченных обучающих данных). Он также известен как однослойная нейронная сеть и обычно применяется для задач бинарной классификации, различающих два класса данных. Если ты пытаешься визуализировать перцептрон, можешь представить его как один искусственный нейрон.

Рис. 1. Перцептрон — это отдельный искусственный нейрон.

Понимание работы перцептрона#

Перцептрон может принимать несколько входных данных, комбинировать их с весами, определять, к какой категории они относятся, и действовать как простой инструмент принятия решений. Он состоит из четырех основных параметров: входных значений (также называемых узлами), весов и смещений, результирующей суммы и функции активации.

Вот как это работает:

• Входы и веса: Допустим, у тебя есть несколько элементов информации (входов), и каждый из них имеет вес, показывающий его важность. В дополнение к этому смещение помогает перцептрону быть более гибким в 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 совершенствование: Если перцептрон совершает ошибку, он корректирует веса, пытаясь исправиться в следующий раз. Этот процесс помогает модели учиться на своих ошибках.

Рис 2. Обзор перцептрона. источник: indiantechwarrior.com

Роль перцептронов в компьютерном зрении#

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

Эволюция 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 обучаться путем минимизации разницы между прогнозируемыми и фактическими результатами). 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 стремительно ускорились благодаря развитию больших данных и параллельных вычислений. Ярким событием того времени стала победа AlexNet в конкурсе ImageNet (2012 г.). AlexNet, глубокая сверточная нейронная сеть, стала серьезным прорывом, поскольку показала всю мощь глубокого обучения для задач компьютерного зрения, таких как точное распознавание изображений. Она помогла дать толчок быстрому росту ИИ в сфере визуального распознавания.

Сегодня нейронные сети эволюционируют благодаря новым инновациям, таким как трансформеры, отлично справляющиеся с последовательностями, и графовые нейронные сети, которые эффективны при работе со сложными связями в данных. Такие методы, как трансферное обучение (использование модели, обученной на одной задаче, для другой) и самообучение с учителем, при котором модели учатся без необходимости использования размеченных данных, также расширяют возможности нейронных сетей.

Понимание нейронных сетей: основы#

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

Рис. 4. Нейронная сеть.

Нейронные сети состоят из множества процессоров, работающих параллельно и организованных по слоям. Они включают в себя 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 исходным входом, точно так же, как нейроны в мозге передают сигналы друг другу. Последний слой формирует выходные данные сети. Используя этот процесс, искусственная нейронная сеть (ANN) может научиться выполнять задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений.

Промышленное 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.

Инспекция линий электропередач в энергетическом секторе#

Нейронные сети составляют основу моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, и могут использоваться для визуального осмотра линий электропередачи с помощью дронов. Электроэнергетическая отрасль сталкивается с логистическими трудностями при проверке и обслуживании своих разветвленных сетей линий электропередачи. Эти линии часто тянутся через все: от оживленных городских районов до удаленных, пересеченных ландшафтов. Традиционно такие инспекции выполнялись наземными бригадами. Несмотря на эффективность, эти ручные методы обходятся дорого, занимают много времени и могут подвергать работников экологическим и электрическим опасностям. Исследования показывают, что работы на линиях электропередач входят в десятку самых опасных профессий в Америке, с годовым уровнем смертности от 30 до 50 работников на 100 000 человек.

Тем не менее технология инспекции с помощью дронов может сделать воздушные инспекции более практичным и экономичным вариантом. Передовые технологии позволяют дронам летать на большие расстояния без необходимости частой замены батарей во время осмотров. Многие дроны теперь поставляются со встроенным ИИ, имеют функции автоматического обхода препятствий и улучшенные возможности обнаружения неисправностей. Эти функции позволяют им осматривать густонаселенные районы с большим количеством линий электропередачи и получать высококачественные изображения с больших расстояний. Многие страны внедряют использование дронов и компьютерного зрения для задач инспекции линий электропередачи. Например, в Эстонии 100% всех проверок линий электропередачи выполняются такими дронами.

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

Основные 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 репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучай возможности применения ИИ в промышленности и сельском хозяйстве на наших страницах решений. 🚀