कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क क्या है

कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) ने कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में क्रांति ला दी है, जिससे मशीनें विज़ुअल डेटा को अधिक प्रभावी और सटीक तरीके से समझने में सक्षम हो चुकी हैं। यह तकनीक छवि और वीडियो पहचान, चिकित्सा छवि विश्लेषण, और स्वायत्त वाहन जैसे आधुनिक अनुप्रयोगों में बड़े पैमाने पर उपयोग की जा रही है। CNN की संरचना को समझना इसके सफल उपयोग के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। इस लेख में, हम CNN की पाँच मुख्य परतों को विस्तार से जानेंगे: कन्वोल्यूशनल लेयर, पूलिंग लेयर, एक्टिवेशन लेयर, कनेक्टेड लेयर, और आउटपुट लेयर।

1. कन्वोल्यूशनल लेयर

कन्वोल्यूशनल लेयर CNN का प्रमुख निर्माण खंड है और गणनात्मक रूप से अधिकांश भारी कार्य के लिए उत्तरदायी है। यह परत “कन्वोल्यूशन” नामक एक गणितीय प्रक्रिया करती है, जिसमें फ़िल्टर (या कर्नेल) का एक समूह शामिल होता है जो इनपुट डेटा (जैसे कि एक छवि) पर स्लाइड कर फ़ीचर मैप तैयार करता है।

यह कैसे कार्य करता है:

फ़िल्टर : फ़िल्टर छोटे मैट्रिसेस होते हैं (जैसे, 3×3 या 5×5) जो इनपुट इमेज में फैले होते हैं। प्रत्येक फ़िल्टर को किनारों, बनावट या पैटर्न जैसी विशिष्ट विशेषताओं का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
स्ट्राइड : स्ट्राइड उस चरण आकार को परिभाषित करता है जिसके साथ फ़िल्टर इनपुट छवि पर चलता है। 1 स्ट्राइड का मतलब है कि फ़िल्टर एक बार में एक पिक्सेल चलता है, जबकि 2 स्ट्राइड का मतलब है कि यह हर दूसरे पिक्सेल को छोड़ देता है।
पैडिंग : इनपुट छवि के स्थानिक आयामों को बनाए रखने के लिए, पैडिंग लागू की जा सकती है। ज़ीरो-पैडिंग इनपुट छवि की सीमा के चारों ओर शून्य जोड़ता है, जिससे फ़िल्टर किनारों को पूरी तरह से कवर कर सकते हैं।

कन्वोल्यूशन ऑपरेशन इनपुट डेटा को फ़िल्टर मानों से गुणा करता है और परिणामों को जोड़कर फ़ीचर मैप में एकल मान उत्पन्न करता है। यह प्रक्रिया पूरी छवि पर लागू की जाती है, जिससे एक फ़ीचर मैप तैयार होता है जो फ़िल्टर द्वारा पहचाने जाने वाले फ़ीचर की उपस्थिति को स्पष्ट रूप से दर्शाता है।

2. पूलिंग लेयर

कन्वोल्यूशनल लेयर के पश्चात, पूलिंग लेयर का उपयोग फीचर मैप्स के स्थानिक आयामों को घटाने के लिए किया जाता है, जिससे कम्प्यूटेशनल लोड और नेटवर्क में मापदंडों की संख्या कम हो जाती है। यह लेयर इनपुट डेटा में छोटे ट्रांसलेशन और विकृतियों के प्रति नेटवर्क को अधिक स्थिर और लचीला बनाने में सहायता करती है।

पूलिंग के प्रकार:

मैक्स पूलिंग : यह पूलिंग का सबसे आम प्रकार है, जहाँ फ़ीचर मैप के प्रत्येक पैच से अधिकतम मान चुना जाता है। उदाहरण के लिए, 2×2 मैक्स पूलिंग ऑपरेशन में, फ़ीचर मैप के प्रत्येक 2×2 ब्लॉक से अधिकतम मान लिया जाता है।
औसत पूलिंग : इस विधि में, अधिकतम मान के बजाय फ़ीचर मैप के प्रत्येक पैच का औसत मान लिया जाता है। यह दृष्टिकोण अधिकतम पूलिंग की तुलना में डाउन-सैंपलिंग में कम आक्रामक है।
ग्लोबल पूलिंग : इसमें संपूर्ण फीचर मैप में अधिकतम या औसत मान लेना शामिल है, जिससे प्रत्येक फीचर मैप को प्रभावी रूप से एकल मान में घटा दिया जाता है।

पूलिंग लेयर फीचर मैप्स को डाउन-सैंपल करती है, जिससे उनका आकार कम हो जाता है जबकि सबसे महत्वपूर्ण जानकारी बरकरार रहती है। यह प्रक्रिया नेटवर्क में मापदंडों और गणनाओं की संख्या को कम करके ओवरफिटिंग को नियंत्रित करने में मदद करती है।

3. सक्रियण लेयर

सक्रियण नेटवर्क में गैर-रैखिकता को शामिल करता है, जिससे यह जटिल डेटा को सीखने और मॉडल करने में सक्षम बनता है। गैर-रैखिक सक्रियण कार्यों के अभाव में, नेटवर्क केवल रैखिक परिवर्तनों तक ही सीमित रहेगा, चाहे उसकी गहराई कितनी भी हो।

सामान्य सक्रियण कार्य:

ReLU (रेक्टीफाइड लीनियर यूनिट) : ReLU CNN में सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला एक्टिवेशन फ़ंक्शन है। यह फ़ंक्शन 𝑓(𝑥)=max⁡(0,𝑥) f ( x ) = max ( 0 , x ) लागू करता है , जो सभी नकारात्मक मानों को शून्य से बदल देता है। ReLU प्रशिक्षण प्रक्रिया को गति देने और लुप्त ग्रेडिएंट समस्या को कम करने में मदद करता है।
सिग्मॉइड : सिग्मॉइड फ़ंक्शन इनपुट मानों को 0 और 1 के बीच की सीमा में मैप करता है। इसे 𝜎(𝑥)=11+𝑒−𝑥 σ ( x ) = 1 + e − x 1 के रूप में परिभाषित किया गया है । जबकि सिग्मॉइड पहले के नेटवर्क में लोकप्रिय था, लेकिन गायब होने वाले ग्रेडिएंट जैसे मुद्दों के कारण इसे आमतौर पर गहरे नेटवर्क में कम उपयोग किया जाता है।
टैनह (हाइपरबोलिक टेंगेंट) : टैनह फ़ंक्शन इनपुट मानों को -1 और 1 के बीच की सीमा में मैप करता है। इसे tanh⁡(𝑥)=𝑒𝑥−𝑒−𝑥𝑒𝑥+𝑒−𝑥 tanh ( x ) = e x + e − x e x − e − x के रूप में परिभाषित किया गया है । टैनह का उपयोग उन परिदृश्यों में किया जाता है जहाँ आउटपुट को शून्य-केंद्रित करने की आवश्यकता होती है।

सक्रियण फ़ंक्शन नेटवर्क में गैर-रेखीयता को जोड़ते हैं, जिससे यह डेटा में छिपे हुए जटिल पैटर्न और संबंधों को मॉडल करने में सक्षम होता है। ये फ़ंक्शन नेटवर्क की डेटा से सीखने की क्षमता और अदृश्य नमूनों को सामान्य बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

4. कनेक्टेड लेयर

पूरी तरह से जुड़ी हुई (FC) परत, जिसे सघन परत भी कहा जाता है, आमतौर पर CNN के अंत में होती है। जहां कन्वोल्यूशनल परतें इनपुट छवि के स्थानीय पैच पर काम करती हैं, वहीं पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें पिछली परत के सभी न्यूरॉन्स से जुड़ी होती हैं। यह कनेक्शन उन्हें वैश्विक जानकारी को संयोजित करने में मदद करता है।

यह कैसे काम करता है:

फ़्लैटनिंग : डेटा को पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर में भेजने से पहले, अंतिम कन्वोल्यूशनल या पूलिंग लेयर के आउटपुट को 1D वेक्टर में फ़्लैट किया जाता है। यह फ़्लैटनिंग प्रक्रिया 2D फ़ीचर मैप को सिंगल वेक्टर में बदल देती है।
भार और पूर्वाग्रह : पूरी तरह से जुड़ी हुई परत भार और पूर्वाग्रहों का उपयोग करके इनपुट वेक्टर पर एक रैखिक परिवर्तन लागू करती है, जिसके बाद एक सक्रियण फ़ंक्शन होता है।

पूरी तरह से जुड़ी परतें, कन्वोल्यूशनल परतों द्वारा निकाले गए फीचर्स को समेकित करती हैं और उनका उपयोग पूर्वानुमान लगाने के लिए करती हैं। ये परतें इनपुट डेटा की व्यापक समझ में स्थानीय विशेषताओं को संयोजित करने में मदद करती हैं, जो वर्गीकरण या प्रतिगमन जैसे कार्यों के लिए आवश्यक होती हैं।

5. आउटपुट लेयर

आउटपुट लेयर, CNN की अंतिम परत होती है और यह पिछली परतों से सीखी गई विशेषताओं के आधार पर आवश्यक आउटपुट प्रदान करने के लिए जिम्मेदार होती है। आउटपुट लेयर का चयन उस विशेष कार्य पर निर्भर करता है जिसे हल करने के लिए CNN को डिज़ाइन किया गया है।

आउटपुट लेयर के प्रकार:

वर्गीकरण : वर्गीकरण कार्यों के लिए, आउटपुट लेयर अक्सर संभावित वर्गों पर संभाव्यता वितरण उत्पन्न करने के लिए सॉफ्टमैक्स सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करता है। सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन यह सुनिश्चित करता है कि आउटपुट संभावनाओं का योग 1 है, जो इसे बहु-वर्ग वर्गीकरण के लिए उपयुक्त बनाता है।
प्रतिगमन : प्रतिगमन कार्यों के लिए, आउटपुट परत निरंतर मानों की भविष्यवाणी करने के लिए एक रैखिक सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग कर सकती है।
विभाजन : छवि विभाजन कार्यों के लिए, आउटपुट परत एक पिक्सेल-वार वर्गीकरण मानचित्र तैयार करती है, जो अक्सर विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर सिग्मॉइड या सॉफ्टमैक्स जैसे सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करती है।

आउटपुट लेयर नेटवर्क में सीखी गई उच्च-स्तरीय विशेषताओं को अंतिम पूर्वानुमानों या आउटपुट में बदलती है। यह सुनिश्चित करती है कि CNN उपयोगी और व्यावहारिक परिणाम प्रदान करे, जिन्हें समस्या के संदर्भ में आसानी से समझा जा सके।

निष्कर्ष

डीप लर्निंग के विभिन्न अनुप्रयोगों में कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए इसकी पाँच प्रमुख लेयर को समझना आवश्यक है। ये लेयर हैं – कन्वोल्यूशनल, पूलिंग, एक्टिवेशन, पूरी तरह से कनेक्टेड, और आउटपुट प्रत्येक लेयर नेटवर्क की सीखने और भविष्यवाणी करने की क्षमता को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इन लेयर का सही तरीके से उपयोग करके CNN छवि पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, मेडिकल डायग्नोसिस, और स्वायत्त नेविगेशन जैसे कार्यों में उत्कृष्ट परिणाम प्रदान कर सकता है। AI और मशीन लर्निंग के निरंतर विकास के साथ, CNN का गहन ज्ञान शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए एक अनिवार्य कौशल बनता जा रहा है।