پارت ۲: ساختار شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) 🧠🖼️

در این قسمت، به طور کامل با ساختار و اجزای اصلی شبکه‌های عصبی کانولوشنی آشنا می‌شویم و نحوه عملکرد هر بخش را توضیح می‌دهیم.

۱. لایه‌های اصلی CNN 🤖
شبکه‌های عصبی کانولوشنی از چندین لایه اصلی تشکیل شده‌اند که هر کدام نقش خاص خود را در پردازش داده‌ها ایفا می‌کنند:

#l ۱.۱. لایه کانولوشن (Convolutional Layer) 🔍
این لایه، هسته اصلی CNN است که تصاویر را با استفاده از فیلترها (یا کرنل‌ها) پردازش می‌کند. در این لایه، فیلترها بر روی تصویر اعمال می‌شوند تا ویژگی‌های مختلف مانند لبه‌ها، گوشه‌ها، بافت‌ها و دیگر ویژگی‌ها را شناسایی کنند. فیلترها معمولاً کوچک‌تر از تصویر ورودی هستند و بر روی تصویر با فاصله‌های مشخص حرکت می‌کنند.

۱.۲. لایه تجمیع (Pooling Layer) ⬇️
لایه Pooling برای کاهش ابعاد ویژگی‌های استخراج‌شده از لایه کانولوشن استفاده می‌شود. این لایه به‌طور معمول دو نوع اصلی دارد:
- Max Pooling: حداکثر مقدار از ناحیه مشخص‌شده را انتخاب می‌کند.
- Average Pooling: میانگین مقدار ناحیه را انتخاب می‌کند.

این لایه باعث می‌شود که شبکه پیچیدگی کمتری داشته باشد و سرعت پردازش بالاتر رود.

۱.۳. لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer) 🔗
در این لایه، تمام ویژگی‌های استخراج‌شده در لایه‌های قبل به یکدیگر متصل می‌شوند تا تصمیم نهایی درباره کلاس داده (مثلاً دسته‌بندی تصویر) اتخاذ شود. این لایه معمولاً در انتهای شبکه قرار دارد و برای دسته‌بندی نهایی استفاده می‌شود.

۱.۴. لایه نرمال‌سازی (Normalization Layer) 🧮
گاهی اوقات برای بهبود سرعت و دقت شبکه، لایه‌های نرمال‌سازی (مانند Batch Normalization) به شبکه اضافه می‌شوند. این لایه به تنظیم مقیاس و نرمال‌سازی داده‌ها کمک می‌کند و از مشکلاتی مانند انحرافات توزیع داده جلوگیری می‌کند.

۲. نحوه کارکرد CNN 🏃‍♂️
عملکرد CNN به این صورت است که ابتدا تصویر وارد شبکه می‌شود. در لایه‌های اول، ویژگی‌های ساده‌ای مانند لبه‌ها و رنگ‌ها شناسایی می‌شوند. در لایه‌های بعدی، ویژگی‌های پیچیده‌تر و انتزاعی‌تر مانند اشیاء و الگوها استخراج می‌شوند. در نهایت، تمام این ویژگی‌ها در لایه‌های کاملاً متصل ترکیب می‌شوند تا شبکه به تصمیم نهایی برسد.

۳. انتقال ویژگی‌ها در لایه‌ها 🌐
یکی از نکات جالب در CNN این است که ویژگی‌ها به صورت سلسله‌مراتبی استخراج می‌شوند. این یعنی، لایه‌های ابتدایی شبکه ویژگی‌های ساده‌تر را شناسایی می‌کنند، در حالی که لایه‌های عمیق‌تر قادر به شناسایی ویژگی‌های پیچیده‌تر هستند. این روند باعث می‌شود که CNN برای پردازش تصاویر بسیار قدرتمند باشد.

۴. چالش‌ها در طراحی CNN ⚡
- انتخاب فیلترها: انتخاب صحیح فیلترها می‌تواند تاثیر زیادی در دقت شبکه داشته باشد.
- تنظیم پارامترها: شبکه‌های عصبی نیاز به تنظیم دقیق پارامترها (مثل تعداد لایه‌ها و اندازه فیلترها) دارند.
- میزان داده‌ها: برای آموزش شبکه‌های عمیق، به مقدار زیادی داده نیاز است تا شبکه به درستی آموزش ببیند.

در قسمت‌های بعدی، به نحوه پیاده‌سازی CNN در پایتون خواهیم پرداخت و قدم به قدم نحوه ایجاد یک مدل CNN را در کد بررسی خواهیم کرد.



برای ادامه آموزش‌ها و یادگیری نحوه پیاده‌سازی CNN در پایتون، به کانال تلگرام ما بپیوندید! 💬
🔗 [لینک کانال تلگرام]

#DeepLearning #CNN #NeuralNetworks #MachineLearning