Применение нейронных сетей в реальных проектах: примеры успешных приложений

Нейронные сети стали ключевой технологией для многих отраслей, поскольку они способны учиться на данных и делать прогнозы. Они используются в различных приложениях, от обработки естественного языка до распознавания лиц и автономного вождения. В этой статье мы обсудим несколько примеров успешного применения нейронных сетей в реальных проектах. Мы рассмотрим, как нейронные сети используются для классификации изображений, обнаружения объектов, распознавания речи и автономного вождения. Мы также обсудим возможные варианты использования нейронных сетей в будущих проектах.

Классификация изображений

При классификации изображений пытаются найти изображение, наиболее похожее на данное изображение. Одним из классических примеров является автоматическая пометка фотографий. Например, если вы загружаете изображение человека, нейросеть попытается найти похожие изображения из базы данных размеченных изображений. Другими словами, он попытается классифицировать это изображение как «человека».

Архитектура классификатора в ImageNet Алекса Крижевского и Ильи Суцкевера

Архитектура содержит три слоя: сверточный слой (conv), полносвязный слой ( fc) и слой softmax. В этой архитектуре для извлечения признаков использовался сверточный слой. На диаграмме ниже вы можете видеть конверсионный слой перед полносвязным слоем. Это связано с тем, что обнаружение краев и другие подобные методы выполняются во время сверточных слоев.

На этом этапе мы получаем векторное представление изображения, содержащее информацию о его координатах x и y в каждой точке изображения (x, y). Следующим этапом является повторение этих векторов по всем трем измерениям для создания функций, которые можно передать в полносвязную сеть.

В этой конкретной архитектуре , у нас есть только один полносвязный слой. На следующем шаге к этим функциям применяется слой softmax, чтобы классифицировать их по двум классам (например, лошадь или собака). Это обеспечивает выходное распределение вероятностей, которое можно использовать для расчета вероятности каждого класса.

В приведенном выше примере полносвязный слой будет применяться к каждой записи в векторном представлении. Затем слой softmax будет вычислять вероятности классов, чтобы получить выходное распределение вероятностей.