Перцептроны и нейронные сети: основные принципы компьютерного зрения

За последние несколько десятилетий нейронные сети стали строительными блоками многих ключевых инноваций в области искусственного интеллекта (AI). Нейронные сети — это вычислительные модели, которые пытаются имитировать сложные функции человеческого мозга. Они помогают машинам учиться на основе данных и распознавать закономерности, чтобы принимать обоснованные решения. Благодаря этому они делают возможным развитие таких направлений AI, как компьютерное зрение и глубокое обучение, в таких сферах, как здравоохранение, финансы и беспилотные автомобили.

Понимание принципов работы нейронной сети поможет тебе лучше разобраться в «чёрном ящике», которым является AI, и понять, как передовые технологии интегрируются в нашу повседневную жизнь. В этой статье мы рассмотрим, что такое нейронные сети, как они работают и как развивались с годами. Мы также изучим их роль в приложениях компьютерного зрения. Начнём!

Что такое перцептрон в AI?#

Прежде чем подробно обсуждать нейронные сети, рассмотрим перцептроны. Это самый простой тип нейронной сети и основа для создания более сложных моделей.

Перцептрон — это линейный алгоритм машинного обучения, используемый для обучения с учителем (обучения на основе размеченных обучающих данных). Его также называют однослойной нейронной сетью; обычно он используется для задач бинарной классификации, в которых различаются два класса данных. Если ты пытаешься представить перцептрон визуально, можешь считать его одним искусственным нейроном.

Рис. 1. Перцептрон представляет собой один искусственный нейрон.

Как работает перцептрон#

Перцептрон может принимать несколько входных значений, объединять их с весами, определять, к какой категории они относятся, и выступать в роли простого механизма принятия решений. Он состоит из четырёх основных параметров: входных значений (также называемых узлами), весов и смещений, суммарного значения и функции активации.

Вот как это работает:

• Входные значения и веса: допустим, у тебя есть несколько фрагментов информации (входных значений), и каждому из них соответствует вес, показывающий его важность. Кроме того, смещение помогает перцептрону принимать более гибкие решения.
• Вычисление взвешенной суммы: перцептрон умножает каждое входное значение на его вес, а затем складывает всё вместе, включая смещение, чтобы получить взвешенную сумму.
• Принятие решения: затем перцептрон использует функцию активации для определения итогового результата. Он берёт взвешенную сумму и решает, следует ли ему активироваться. В простейшем случае функция активации является ступенчатой: она выдаёт единицу, если взвешенная сумма выше определённого порога, и ноль в противном случае. Таким образом, взвешенное входное значение преобразуется в решение «да» или «нет».
• Обучение и улучшение: если перцептрон допускает ошибку, он изменяет веса, чтобы попытаться улучшить результат 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, помогая нам понять основы компьютерного зрения. Они являются основой продвинутых нейронных сетей. В отличие от перцептронов, нейронные сети не ограничиваются одним слоем. Они состоят из нескольких слоёв взаимосвязанных перцептронов, что позволяет им изучать сложные нелинейные закономерности. Нейронные сети способны решать более сложные задачи 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.

Развитие технологий компьютерного зрения на основе нейронных сетей#

История нейронных сетей насчитывает несколько десятилетий и наполнена исследованиями и интересными открытиями. Давай подробнее рассмотрим некоторые ключевые события.

Кратко рассмотрим первые важные этапы:

• 1940-е годы: Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс разработали простую схему, имитирующую работу мозга.
• 1958 год: Розенблатт представил перцептрон.
• 1970-е годы: Пол Вербос предложил концепцию обратного распространения ошибки (метода обучения, который помогает нейронной сети учиться, минимизируя разницу между предсказанными и фактическими результатами). Обратное распространение ошибки сделало возможным обучение многослойных нейронных сетей и проложило путь к глубокому обучению.
• 1980-е годы: Такие исследователи, как Джеффри Хинтон и Янн ЛеКун, изучали коннекционизм — направление, посвящённое тому, как сети взаимосвязанных элементов могут формировать когнитивные процессы. Их работа заложила основу современных нейронных сетей.
• 1990-е годы: Юрген Шмидхубер и Зепп Хохрайтер предложили сеть долговременной краткосрочной памяти (LSTM), которая стала незаменимой для задач, связанных с прогнозированием последовательностей.

Рис. 3. Развитие нейронных сетей.

С наступлением XXI века исследования нейронных сетей ускорились, что привело к ещё более значительным достижениям. В 2000-х годах работа Хинтона над ограниченными машинами Больцмана — разновидностью нейронных сетей, выявляющей закономерности в данных, — сыграла ключевую роль в развитии глубокого обучения. Она упростила обучение глубоких сетей, помогла преодолеть трудности, связанные со сложными моделями, и сделала глубокое обучение более практичным и эффективным.

Затем, в 2010-х годах, исследования резко ускорились благодаря развитию больших данных и параллельных вычислений. Одним из главных событий этого периода стала победа AlexNet в соревновании ImageNet (2012 год). AlexNet, глубокая свёрточная нейронная сеть, стала важным прорывом, поскольку показала, насколько эффективным может быть глубокое обучение в задачах компьютерного зрения, например для точного распознавания изображений. Это помогло запустить стремительное развитие AI в области визуального распознавания.

Сегодня нейронные сети развиваются благодаря таким инновациям, как трансформеры, которые отлично подходят для работы с последовательностями, и графовые нейронные сети, эффективно обрабатывающие сложные взаимосвязи в данных. Такие методы, как перенос обучения — использование модели, обученной для одной задачи, в другой задаче, — и обучение с самоконтролем, при котором модели учатся без необходимости в размеченных данных, также расширяют возможности нейронных сетей.

Понимание нейронных сетей: основы#

Теперь, когда мы рассмотрели основные понятия, давай разберёмся, что именно представляет собой нейронная сеть. Нейронные сети — это разновидность моделей машинного обучения, использующая взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Эти узлы или нейроны обрабатывают данные и учатся на них, благодаря чему могут выполнять такие задачи, как распознавание закономерностей. Кроме того, нейронные сети адаптивны, поэтому они могут учиться на своих ошибках и со временем улучшаться. Это позволяет им точнее решать сложные задачи, например распознавание лиц.

Рис. 4. Нейронная сеть.

Нейронные сети состоят из нескольких процессоров, работающих параллельно и организованных в слои. В их состав входят входной слой, выходной слой и несколько скрытых слоёв между ними. Входной слой получает необработанные данные, подобно тому, как наши зрительные нервы воспринимают визуальную информацию.

Каждый слой передаёт свой результат следующему, а не работает напрямую с исходными входными данными, подобно тому, как нейроны мозга передают сигналы друг другу. Последний слой формирует выходной результат сети. Благодаря этому процессу искусственная нейронная сеть (ANN) может научиться выполнять задачи компьютерного зрения, например классификацию изображений.

Промышленное применение нейронных сетей в компьютерном зрении#

Теперь, когда мы разобрались, что такое нейронные сети и как они работают, рассмотрим пример, демонстрирующий потенциал нейронных сетей в компьютерном зрении.

Инспекция линий электропередачи в энергетическом секторе#

Нейронные сети лежат в основе моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, и могут использоваться для визуальной инспекции линий электропередачи с помощью дронов. Перед энергетической отраслью стоят логистические проблемы при инспекции и обслуживании разветвлённых сетей линий электропередачи. Эти линии часто проходят через самые разные места — от оживлённых городских районов до удалённых, труднопроходимых ландшафтов. Традиционно такие проверки выполнялись наземными бригадами. Хотя эти методы эффективны, они требуют больших затрат времени и средств, а также могут подвергать работников экологическим и электрическим опасностям. Исследования показывают, что работы на линиях электропередачи входят в десятку самых опасных профессий в Америке: ежегодный уровень смертности составляет от 30 до 50 работников на каждые 100 000 человек.

Однако технология инспекции с помощью дронов может сделать аэрофотосъёмку более практичным и экономичным вариантом. Передовые технологии позволяют дронам пролетать большие расстояния без частой замены аккумуляторов во время инспекций. Многие современные дроны уже оснащены AI, функциями автоматического обхода препятствий и улучшенными возможностями обнаружения неисправностей. Благодаря этим функциям они могут осматривать загруженные участки с множеством линий электропередачи и делать высококачественные снимки с большего расстояния. Многие страны внедряют дроны и компьютерное зрение для инспекции линий электропередачи. Например, в Эстонии 100% всех инспекций линий электропередачи выполняются такими дронами.

Рис. 5. Техник использует дроны и инструменты AI для инспекции линий электропередачи (изображение слева), а справа показан управляемый им дрон (suasnews).

Основные выводы#

Нейронные сети прошли долгий путь от исследований до практического применения и стали важной частью современных технологических достижений. Они позволяют машинам учиться, распознавать закономерности и принимать обоснованные решения на основе полученных знаний. От здравоохранения и финансов до автономных транспортных средств и производства — эти сети стимулируют инновации и преобразуют целые отрасли. По мере того как мы продолжаем исследовать и совершенствовать модели нейронных сетей, становится всё очевиднее их потенциал для изменения ещё большего числа аспектов нашей повседневной жизни и бизнес-процессов.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучай применения AI в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀