Convolutional Neural Network
Was ist ein CNN?
Ein CNN oder Convolutional Neural Network ist eine Art Deep Learning-Algorithmus, der zur Analyse visueller Daten wie Bilder und Videos verwendet wird. Es soll die Funktionsweise des menschlichen visuellen Kortex nachahmen. CNNs bestehen aus Schichten, die die Eingabedaten verarbeiten. Die Faltungsschichten wenden Filter an, um Merkmale aus der Eingabe zu extrahieren. Pooling-Schichten hingegen reduzieren die räumlichen Dimensionen der Merkmale. Vollständig verbundene Schichten verbinden die extrahierten Merkmale mit der endgültigen Ausgabe. CNNs nutzen die Parameterfreigabe und weisen räumliche Beständigkeit auf, wodurch sie Objekte unabhängig von deren Position oder Ausrichtung erkennen können. Sie lernen die hierarchische Darstellung von Merkmalen, von der niedrigen bis zur obersten Ebene. CNNs werden mit gekennzeichneten Daten trainiert, wobei die Gewichtungen angepasst werden, um die Leistung zu optimieren. Sie haben bei Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung beeindruckende Ergebnisse erzielt. CNNs sind spezialisierte Algorithmen, die eine automatische Merkmalsextraktion und genaue Erkennung visueller Muster ermöglichen.
Warum werden CNNs verwendet?
CNNs werden aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe visuelle Eingaben effektiv zu verarbeiten und aussagekräftige Merkmale daraus zu extrahieren, in den verschiedensten Bereichen häufig eingesetzt. Hier sind einige Gründe, warum CNNs häufig verwendet werden:
- CNNs werden für Bilderkennung, Objekterkennung und Klassifizierungsaufgaben eingesetzt.
- Sie zeichnen sich durch die Analyse komplexer visueller Daten wie Bilder und Videos aus. CNNs können Muster, Formen und Objekte in Bildern automatisch erkennen.
- Sie weisen räumliche Beständigkeit auf, wodurch sie Objekte unabhängig von deren Position oder Ausrichtung in einem Bild erkennen können.
- CNNs zeichnen sich durch Merkmalsextraktion aus, d. h. durch das Erlernen komplexer und abstrakter Merkmale aus Eingabedaten.
- Durch die gemeinsame Nutzung von Parametern in CNNs werden die Rechenleistung und der Speicherbedarf verringert, was sie effizienter macht.
- Sie können anhand großer Datensätze vorab trainiert und für bestimmte Aufgaben fein abgestimmt werden, was den Wissenstransfer ermöglicht.
- CNNs sind skalierbar und können Eingaben unterschiedlicher Größe verarbeiten.
- CNNs werden häufig in der Computer Vision, der Bildverarbeitung und verwandten Bereichen eingesetzt.
Wie funktioniert das?
- Eingabeschicht: Die Eingabeschicht empfängt die Rohpixelwerte eines Bildes oder visueller Daten.
- Faltungsschicht: Bei der Faltung wird auf das Eingabebild ein Filter angewendet, um das zugehörige Merkmal zu extrahieren. Der Filter multipliziert jedes Element des Eingabebildes mit seinem entsprechenden Element im Filter und addiert dann diese elementweisen Produkte.
- Aktivierungsfunktion: Nach dem Faltungsvorgang wird eine Aktivierungsfunktion (z. B. ReLU) elementweise angewendet, um Nichtlinearität einzuführen und das Netzwerk ausdrucksstärker zu machen.
- Pooling-Schicht: Pooling ist eine Technik, die zum Reduzieren der Bildgröße verwendet wird. Das wird erreicht, indem zufällige Pixel aus der Feature-Map ausgewählt werden und der Durchschnitt dieser Pixel ausgegeben wird. Dadurch kann das CNN die wichtigsten Merkmale aus dem Bild herausfiltern und Platz für weitere Schichten im Netzwerk schaffen.
- Weitere Faltungs- und Pooling-Schichten: Mehrere Faltungs- und Pooling-Schichten können kombiniert werden, um aus den Eingaben zunehmend komplexere Merkmale zu lernen. So lassen sich verschiedene Abstraktions- und Hierarchieebenen in den Daten erfassen.
- Abflachung: Auf den letzten Pooling-Schichten folgt ein Abflachungsvorgang, der die mehrdimensionalen Feature-Maps in einen eindimensionalen Vektor umwandelt.
- Vollständig verbundene Schicht: Alle aus den Faltungs- und Pooling-Schichten erhaltenen Feature-Maps werden kombiniert und zu einem einzigen Ausgabevektor abgeflacht, um die vollständig verbundene Schicht zu bilden. Diese Schicht verarbeitet die Ausgaben der Faltungs- und Pooling-Schicht weiter, um die gewünschte Ausgabe zu erzielen.
- Ausgabeschicht: Die vollständig verbundene Schicht stellt eine Verbindung zur Ausgabeschicht her, die basierend auf der vorliegenden Aufgabe die endgültigen Vorhersagen oder Klassifizierungen erstellt.
- Verlustfunktion: Eine Verlustfunktion wird verwendet, um die Diskrepanz zwischen der vorhergesagten Ausgabe und den tatsächlichen Beschriftungen zu messen. Zu den gängigen Verlustfunktionen gehören die Kreuz-Entropie für Klassifizierungsaufgaben und die mittlere quadratische Abweichung für Regressionsaufgaben.
- Backpropagation: Um die Leistung des Netzwerks zu optimieren, wird die „Backpropagation“ eingesetzt. Sie berechnet den Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichtungen und Verzerrungen des Netzwerks. Dieser Gradient wird zum Aktualisieren der Parameter verwendet, wodurch die Vorhersagen des Netzwerks im Laufe der Zeit verbessert werden.
- Training: Das CNN wird anhand eines großen, beschrifteten Datensatzes trainiert, indem die Gewichtungen iterativ durch Vorwärts- und Rückwärtsdurchläufe angepasst werden, bis Konvergenz erreicht ist.
- Schlussfolgerung: Sobald das CNN trainiert ist, kann es Vorhersagen zu neuen, unbekannten Daten treffen, indem es diese durch das Netzwerk weiterleitet und die erlernten Gewichtungen und Verzerrungen anwendet, um die Ausgabe zu generieren.
Wie verwendet man CNN zur Bilderkennung?
Durch die Verwendung eines großen Bilddatensatzes mit den zugrunde liegenden neuronalen Netzwerken kann ein CNN ähnliche oder identische Bilder mit äußerster Genauigkeit ermitteln. Das ist z. B. in der Google-Bildersuche der Fall. Wir finden Ergebnisse, qindem wir nach Bildern suchen oder ein Bild in die Omni-Box ziehen. Mit dieser Funktion lassen sich auch verschiedene Kunststile wie Barock, Surrealismus oder Postmoderne identifizieren und auf eine Eingabeaufforderung anwenden, die ein Benutzer wiedergeben möchte.
Was ist der Unterschied zwischen einem CNN und einem RNN?
CNN (Convolutional Neural Network) sowie RNN (Recurrent Neural Network) sind beide beliebte Arten neuronaler Netzwerke, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken und sind für die Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen konzipiert. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen einem CNN und einem RNN:
CNN
- Verarbeitet hauptsächlich rasterartige Daten, wie etwa Bilder
- Extrahiert lokale Merkmale mithilfe von Faltungsschichten
- Hervorragend geeignet zum Erkennen räumlicher Muster und Beziehungen
- Keine explizite Speicherung vorheriger Eingaben
- Behandelt jede Eingabe unabhängig
- Geeignet für Aufgaben wie Bilderkennung und Computervision
- Nutzt die Vorteile der Parallelverarbeitung
- Entwickelt, um räumliche Hierarchien und Muster zu erfassen
- Nutzt Faltungs- und Pooling-Schichten
- Verarbeitet rasterartige Daten mit lokalen räumlichen Beziehungen
- Erfasst nicht automatisch zeitliche Informationen
- Geeignet für Aufgaben, bei denen die Reihenfolge der Datenpunkte nicht von Bedeutung ist
- Ermöglicht effiziente Berechnungen auf paralleler Hardware
RNN
- Speziell für sequentielle Daten wie Zeitreihen oder natürliche Sprache entwickelt
- Erfasst zeitliche Abhängigkeiten mit wiederkehrenden Verbindungen
- Gut geeignet zum Erfassen sequentieller Muster und langfristiger Abhängigkeiten
- Speichert vorherige Eingaben im Hintergrund
- Sorgt für einen dauerhaften Informationsfluss
- Wird häufig im Natural Language Processing, in der Spracherkennung und für Zeitreihenanalysen verwendet
- Die sequentielle Natur begrenzt die Möglichkeiten der Parallelverarbeitung
- Kann zeitliche Hierarchien und Muster modellieren
- Verwendet wiederkehrende Verbindungen zur Informationspersistenz
- Verarbeitet sequentielle Daten mit zeitlichen Abhängigkeiten
- Bewältigt Aufgaben, bei denen die Reihenfolge der Datenpunkte wichtig ist
- Sequentielle Abhängigkeit begrenzt die Möglichkeiten der Parallelverarbeitung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass CNNs und RNNs unterschiedlichen Zwecken dienen und auf die Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen zugeschnitten sind. CNNs eignen sich ideal für die Verarbeitung rasterartiger Daten, etwa von Bildern, und erfassen räumliche Muster durch Faltungsschichten. Ihnen fehlt ein explizites Gedächtnis, aber sie sind hervorragend darin, Muster in einzelnen Eingaben zu erkennen. RNNs hingegen sind auf die sequentielle Datenanalyse spezialisiert und speichern Informationen durch wiederkehrende Verbindungen und im Hintergrund, um zeitliche Abhängigkeiten zu erfassen. Sie eignen sich gut für Aufgaben wie Natural Language Processing und Zeitreihenanalysen. Durch das Verständnis der Stärken und Eigenschaften jedes Netzwerks können Fachleute die geeignete Architektur basierend auf den speziellen Anforderungen ihrer Daten und dem vorliegenden Problem nutzen.
Was ist ein Beispiel für ein Convolutional Neural Network?
Ein Beispiel für ein CNN (Convolutional Neural Network) kann ein Bildklassifizierungsmodell sein, das darauf trainiert ist, zwischen verschiedenen Tierarten zu unterscheiden. So könnte dieses Beispiel funktionieren:
- Ein CNN kann trainiert werden, Bilder von Tieren (Katzen, Hunden, Vögeln) zu klassifizieren.
- Datensatz: Zum Training werden beschriftete Bilder von Tieren gesammelt.
- CNN-Architektur: Das CNN besteht aus Faltungsschichten zum Erkennen von Merkmalen, gefolgt von Pooling-Schichten zum Downsampling der Daten.
- Vollständig verbundene Ebenen: Vollständig verbundene Ebenen werden zum Erlernen von Darstellungen auf hoher Ebene verwendet.
- Dropout: Die Dropout-Regulierung hilft, eine Überanpassung zu verhindern.
- SoftMax-Ausgabe: Die finale Schicht erzeugt Wahrscheinlichkeiten für jede Tierklasse.
- Training: Das CNN lernt aus den beschrifteten Bildern und passt die Gewichtung durch Backpropagation an.
- Auswertung: Das trainierte CNN wird anhand eines separaten Satzes von Bildern getestet, um seine Genauigkeit zu messen.
- Schlussfolgerung: Das CNN kann dann neue, noch nie gesehene Bilder von Tieren anhand erlernter Merkmale klassifizieren.
Das CNN wird trainiert, Bilder von Tieren mithilfe von Faltungs- und vollständig verbundenen Schichten zu klassifizieren. Es lernt aus gekennzeichneten Daten und kann nach dem Training Vorhersagen zu neuen Tierbildern treffen.
Wie kann ich meine Daten für ein CNN trainieren?
Wenn es um das Trainieren Ihrer Daten für CNNs geht, bietet HPE leistungsstarke Lösungen, die auf die Anforderungen von Workloads für künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning zugeschnitten sind. Mit den Lösungen für künstliche Intelligenz von HPE profitieren Sie von:
- Skalierbarkeit: HPE bietet eine skalierbare Infrastruktur, einschließlich HPC-Systemen (High Performance Computing) und Beschleunigern, die ein effizientes Training großer CNN-Modelle ermöglichen.
- Leistung: Die Lösungen von HPE nutzen fortschrittliche Technologien wie GPUs und optimierte Software-Frameworks, um außergewöhnliche Leistung zu liefern, Trainingszeiten zu verkürzen und die Produktivität zu steigern.
- Flexibilität: Die KI-Lösungen von HPE bieten Flexibilität hinsichtlich der Bereitstellungsoptionen und ermöglichen Ihnen die Wahl zwischen lokalen, hybriden oder Cloud-basierten Umgebungen, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen.
- Zusammenarbeit: Das HPE Ökosystem erleichtert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch.
HPE GreenLake for Large Language Models bietet eine spezielle Lösung zum Trainieren großer Sprachmodelle, die für Aufgaben wie die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache von Vorteil sein kann.
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- Deep Learning: Die Deep-Learning-Lösungen von HPE bieten die erforderliche Infrastruktur und Tools, um CNNs zu trainieren und ihr volles Potenzial effizient auszuschöpfen.
- Künstliche Intelligenz: Die KI-Angebote von HPE ermöglichen das Training von CNNs mit skalierbarer Infrastruktur, beschleunigter Leistung und flexiblen Bereitstellungsoptionen.
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- Natural Language Processing: Die NLP-Lösungen von HPE ermöglichen ein effektives Training von CNNs für sprachbezogene Aufgaben und verbessern das Verständnis und die Verarbeitung von Textdaten.
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