সিএনএন

কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক

CNN এর সংক্ষিপ্ত রূপ কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক.

কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক?

গভীর শিক্ষার মডেলগুলির একটি শ্রেণি প্রাথমিকভাবে চিত্র এবং ভিডিওগুলির মতো ভিজ্যুয়াল ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। মানুষের ভিজ্যুয়াল কর্টেক্স যেভাবে প্রক্রিয়া করে এবং ভিজ্যুয়াল ইনপুটগুলিতে প্যাটার্নগুলিকে স্বীকৃতি দেয় সেভাবে অনুকরণ করার জন্য এগুলি ডিজাইন করা হয়েছে। ছবি শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং সেগমেন্টেশনের মতো কাজে সিএনএন বিশেষভাবে কার্যকর।

একটি CNN এর স্থাপত্য সাধারণত বিভিন্ন স্তর নিয়ে গঠিত, যার মধ্যে রয়েছে:

  1. ইনপুট স্তর: এই স্তরটি কাঁচা চিত্র ডেটা গ্রহণ করে, প্রায়শই পিক্সেল মানের ম্যাট্রিক্স হিসাবে উপস্থাপিত হয়।
  2. পরিবর্তনশীল স্তর: এই স্তরগুলি কনভোলিউশন অপারেশন সম্পাদন করে, যার মধ্যে ইনপুট ডেটাতে একাধিক ফিল্টার (যাকে কার্নেলও বলা হয়) প্রয়োগ করা হয়। ফিল্টারগুলি চিত্রের মধ্যে প্রান্ত, টেক্সচার এবং আকারের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। একটি রূপান্তরমূলক স্তরের আউটপুট বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের একটি সেট, যা বিভিন্ন স্থানিক স্কেল এবং অভিযোজনে চিহ্নিত বৈশিষ্ট্যগুলিকে উপস্থাপন করে।
  3. সক্রিয়করণ স্তর: এই স্তরগুলি একটি নন-লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন প্রয়োগ করে, যেমন রেক্টিফায়েড লিনিয়ার ইউনিট (রেলু), কনভোলিউশনাল লেয়ারের আউটপুটে। অ্যাক্টিভেশন ফাংশন অ-রৈখিকতার পরিচয় দেয়, সিএনএনকে ডেটাতে জটিল নিদর্শন এবং সম্পর্ক শিখতে দেয়।
  4. পুলিং স্তর: এই স্তরগুলি ডাউনস্যাম্পলিং ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করে, যা সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ তথ্য সংরক্ষণ করার সময় বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের স্থানিক মাত্রা এবং গণনাগত জটিলতা হ্রাস করতে সহায়তা করে। সাধারণ পুলিং অপারেশনগুলির মধ্যে রয়েছে সর্বোচ্চ-পুলিং এবং গড় পুলিং।
  5. সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত স্তর: এই স্তরগুলি একটি স্তরের প্রতিটি নিউরনকে পরবর্তী স্তরের প্রতিটি নিউরনের সাথে সংযুক্ত করে, যা CNN-কে উচ্চ-স্তরের বৈশিষ্ট্য এবং সম্পর্ক শিখতে সক্ষম করে। চূড়ান্তভাবে সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরটি সাধারণত একটি সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন ফাংশন দ্বারা অনুসরণ করা হয়, যা একটি শ্রেণীবিভাগের কাজে প্রতিটি শ্রেণীর জন্য আউটপুট সম্ভাব্যতা তৈরি করে।
  6. আউটপুট স্তর: এই স্তরটি CNN-এর চূড়ান্ত ভবিষ্যদ্বাণী বা আউটপুট তৈরি করে, যেমন একটি চিত্র শ্রেণীবিভাগের কাজের ক্লাস লেবেল।

একটি CNN প্রশিক্ষণের মধ্যে ব্যাকপ্রোপগেশন নামক একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ফিল্টার ওজন এবং পক্ষপাতগুলি সামঞ্জস্য করা জড়িত, যা পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং প্রকৃত লেবেলের মধ্যে ত্রুটি কমিয়ে দেয়। একবার প্রশিক্ষিত হলে, CNN নতুন, অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

ছবি শ্রেণীবিভাগ (যেমন, ImageNet), অবজেক্ট ডিটেকশন (যেমন, YOLO, ফাস্টার R-CNN), এবং শব্দার্থিক বিভাজন (যেমন, U-Net) সহ বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন টাস্কে সিএনএন সফল হয়েছে। ভিজ্যুয়াল ডেটা প্রক্রিয়াকরণে তাদের কার্যকারিতা তাদের প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং বক্তৃতা স্বীকৃতির মতো অন্যান্য ডোমেনের জন্য উপযুক্ত করে তুলেছে, যেখানে সেগুলি অনুক্রমিক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে।

  • সমাহার: সিএনএন
শীর্ষ বোতামে ফিরে যান
ঘনিষ্ঠ

অ্যাডব্লক সনাক্ত করা হয়েছে

Martech Zone আমরা বিজ্ঞাপন রাজস্ব, অনুমোদিত লিঙ্ক, এবং স্পনসরশিপ মাধ্যমে আমাদের সাইট নগদীকরণ কারণ বিনা খরচে আপনাকে এই সামগ্রী প্রদান করতে সক্ষম. আপনি যদি আমাদের সাইট দেখার সাথে সাথে আপনার বিজ্ঞাপন ব্লকারকে সরিয়ে দেন তবে আমরা কৃতজ্ঞ।