Iji AI iji mebie onyonyo

Algọridim ndị na-ebute data dị ka netwọkụ akwara ejirila oke mmiri mee ụwa. A na-ebute mmepe ha site na ọtụtụ ihe kpatara ya, gụnyere ngwaike dị ọnụ ala ma dị ike yana nnukwu data. Netwọk akwara ugbu a na-ebute ụzọ n'ihe niile metụtara ọrụ "nghọta" dị ka njirimara onyonyo, nghọta asụsụ eke, wdg. Ma ha ekwesịghị ịbụ nanị n'ọrụ ndị dị otú ahụ. Ihe a na-akọwa usoro maka ịpịkọta onyonyo site na iji netwọkụ akwara site na iji mmụta fọdụrụnụ. Ụzọ e gosipụtara n'isiokwu ahụ na-arụ ọrụ ngwa ngwa ma dị mma karịa codecs ọkọlọtọ. Atụmatụ, nha nha na, n'ezie, tebụl nwere ule n'okpuru ịkpụ.

Akụkọ a gbadoro ụkwụ na ya nke a arụ ọrụ. A na-eche na ị maara netwọkụ akwara ozi na echiche ha convolution и ọrụ ọnwụ.

Gịnị bụ mkpakọ oyiyi na ụdị ndị ọ na-abata?

Mkpakọ onyonyo bụ usoro ịgbanwe onyonyo ka o wee were obere ohere. Naanị ichekwa ihe onyonyo ga-ewe ọtụtụ ohere, yabụ enwere codecs dị ka JPEG na PNG nke na-achọ ibelata nha nke onyonyo mbụ.

Dị ka ị maara, enwere ụdị mkpakọ onyonyo abụọ: enweghị mfu и na mfu. Dị ka aha ndị ahụ na-atụ aro, mkpakọ na-enweghị efu nwere ike nwetaghachi data onyonyo mbụ, ebe mkpakọ na-efu efu na-efunahụ ụfọdụ data n'oge mkpakọ. dịka ọmụmaatụ, JPG bụ algọridim na-efu efu [ihe dị ka. ntụgharị asụsụ - N'ụzọ bụ isi, ka anyị ghara ichefu banyere JPEG na-efu efu], na PNG bụ algọridim na-enweghị efu.

Ntụle nke mkpakọ enweghị mfu na enweghị atụ

Rịba ama na ihe oyiyi dị n'aka nri nwere ọtụtụ ihe mgbochi. Nke a bụ ozi efu. A na-ejikọta pikselụ dị n'akụkụ nke agba yiri ya dị ka otu mpaghara iji chekwaa oghere, mana ozi gbasara pikselụ n'ezie efunahụla. N'ezie, algọridim eji na JPEG, PNG, wdg codecs dị mgbagwoju anya karị, mana nke a bụ ezigbo ihe atụ na-emetụ n'ahụ nke mkpakọ ọnwụ. Mkpakọ na-enweghị atụ dị mma, mana faịlụ abịakọrọ na-enweghị atụ na-ewe ọtụtụ ohere diski. Enwere ụzọ dị mma iji mpikota onu onyonyo na-enweghị atụfu ọtụtụ ozi, mana ha na-adị ngwa ngwa ma ọtụtụ na-eji usoro iterative. Nke a pụtara na enweghị ike ịgba ọsọ n'otu n'otu na ọtụtụ cores CPU ma ọ bụ GPU. Mmachi a na-eme ka ha ghara ịdị irè maka iji ya eme ihe kwa ụbọchị.

Ntinye ntanetị Convolutional Neural

Ọ bụrụ na ekwesịrị ịgbakọ ihe yana mgbako ahụ nwere ike ịdị nso, gbakwunye neural netwọk. Ndị ode akwụkwọ jiri netwọọkụ akwara na-agbanwe agbanwe nke ọma iji kwalite mkpakọ onyonyo. Usoro a gosipụtara ọ bụghị naanị na ọ na-arụ ọrụ nke ọma na ngwọta kachasị mma (ma ọ bụrụ na ọ bụghị mma), ọ nwekwara ike iji kọmpụta yiri ya, na-ebute mmụba dị egwu na ọsọ. Ihe kpatara ya bụ na netwọkụ neural convolutional (CNNs) dị ezigbo mma n'iwepụta ozi gbasara mbara igwe site na onyonyo, nke a na-anọchi anya ya n'ụdị kọmpat karịa (dịka ọmụmaatụ, ọ bụ naanị ntakịrị "dị mkpa" nke onyonyo a ka edobere). Ndị ode akwụkwọ chọrọ iji akụkụ CNN a iji gosipụta onyonyo nke ọma.

ije

Ndị ode akwụkwọ ahụ tụrụ aro ka netwọkụ abụọ dị. Netwọk nke mbụ na-ewere onyonyo dị ka ntinye wee wepụta nnochite anya kọmpat (ComCNN). A na-ahazi mmepụta nke netwọk a site na codec ọkọlọtọ (dị ka JPEG). Ozugbo emechara ya site na codec, a na-eziga onyonyo a na netwọkụ nke abụọ, nke "na-emezi" onyonyo site na codec na mbọ iji weghachi onyonyo mbụ. Ndị dere akwụkwọ a kpọrọ netwọk a nwughari CNN (RecCNN). Dị ka GAN, a na-azụ netwọkụ abụọ ahụ ugboro ugboro.

Nnọchite anya kọmpat ComCNN gaa na codec ọkọlọtọ

RecCNN. A na-ebuli mmepụta ComCNN wee nye ya RecCNN, nke ga-agbalị ịmụta nke fọdụrụnụ

A na-ebuli mmepụta codec wee nye ya RecCNN. RecCNN ga-anwa iwepụta onyonyo yiri nke mbụ ka enwere ike.

Usoro mkpakọ onyonyo ngwụcha ruo na ngwụcha. Co(.) bụ usoro mkpakọ onyonyo. Ndị ode akwụkwọ jiri JPEG, JPEG2000 na BPG

Gịnị bụ nke fọdụrụ?

Enwere ike icheta nke fọdụrụ dị ka usoro nrụzigharị iji “kwalite” onyonyo nke codec na-emezigharị. Site na ọtụtụ "ozi" gbasara ụwa, netwọkụ akwara nwere ike ịme mkpebi ndị nwere ọgụgụ isi banyere ihe a ga-edozi. Echiche a dabere na ihe fọdụrụnụ ọzụzụ, gụọ nkọwa gbasara nke ị nwere ike ebe a.

Ọrụ ọnwụ

A na-eji ọrụ ọnwụ abụọ eme ihe n'ihi na anyị nwere netwọkụ akwara abụọ. Nke mbụ n'ime ndị a, ComCNN, ka akpọrọ L1 ma kọwaa dịka ndị a:

Ọrụ efu maka ComCNN

Nkọwa

Nha nhatanha a nwere ike ịdị mgbagwoju anya, mana ọ bụ ọkọlọtọ (pụtara njehie squared) MSE. ||² pụtara ụkpụrụ nke vector ha na-etinye.

Nhazi 1.1

Cr na-egosi mmepụta nke ComCNN. θ na-egosi ikike ọzụzụ nke ComCNN parameters, XK bụ onyonyo ntinye

Nhazi 1.2

Re() na-anọchi anya RecCNN. Nha nhatanha na-ebufe uru nke nha nhata 1.1 gaa na RecCNN. θ na-egosi paramita ọzụzụ nke RecCNN (okpu n'elu pụtara na etinyere paramita ahụ).

Nkọwapụta kensinammuo

Nhazi 1.0 ga-amanye ComCNN ka ọ gbanwee ibu ya nke na, mgbe ejiri RecCNN arụzigharị ya, ihe oyiyi ikpeazụ dị ka ihe oyiyi ntinye dị ka o kwere mee. Akọwapụtara ọrụ ọnwụ RecCNN nke abụọ dịka ndị a:

Nhazi 2.0

Nkọwa

Ọzọ, ọrụ ahụ nwere ike ịdị mgbagwoju anya, mana ọ bụ maka ọtụtụ akụkụ ọrụ efu netwọkụ neural (MSE).

Nhazi 2.1

Co() pụtara mmepụta codec, x nwere okpu n'elu pụtara mmepụta ComCNN. θ2 bụ usoro ọzụzụ nke RecCNN, res() bụ naanị mmepụta ihe fọdụrụ nke RecCNN. Ọ dị mma ịmara na a zụrụ RecCNN na ọdịiche dị n'etiti Co () na onyonyo ntinye, mana ọ bụghị na onyonyo ntinye.

Nkọwapụta kensinammuo

Nha nhata 2.0 ga-amanye RecCNN ka ọ gbanwee nha ya ka mmepụta ya dị ka ihe oyiyi ntinye dị ka o kwere mee.

Atụmatụ mmụta

A na-azụ ụdị ihe nlere anya ugboro ugboro, dịka GAN. A na-edozi ihe atụ nke mbụ mgbe a na-emelite ihe atụ nke abụọ, mgbe ahụ, a na-edozi ihe atụ nke abụọ mgbe a na-azụ ihe nlereanya mbụ.

Ule

Ndị ode akwụkwọ jiri usoro ha tụnyere ụzọ ndị dị adị, gụnyere codecs dị mfe. Usoro ha na-arụ ọrụ karịa ndị ọzọ ka ha na-ejigide ọsọ ọsọ na ngwaike kwesịrị ekwesị. Na mgbakwunye, ndị odee nwara iji naanị otu netwọkụ abụọ ahụ wee chọpụta mbelata arụmọrụ.

Ntụnyere nhazi myirịta (SSIM). Ụkpụrụ dị elu na-egosi myirịta ka mma na mbụ. A na-akọwapụta nsonaazụ nke ọrụ ndị na-ede akwụkwọ n'atụghị egwu.

nkwubi

Anyị lere anya n'ụzọ ọhụrụ iji mmụta miri emi maka mkpakọ onyonyo, ma kwuo maka ohere nke iji netwọkụ akwara ozi na ọrụ karịrị "n'ozuzu", dị ka nhazi ihe oyiyi na nhazi asụsụ. Usoro a ọ bụghị naanị na ọ dị ala karịa ihe ndị a chọrọ n'oge a, kamakwa na-enye gị ohere ịhazi ihe oyiyi ngwa ngwa.

Ọ dịla mfe ịmụ netwọkụ akwara ozi, n'ihi na anyị ekepụtala koodu nkwado karịsịa maka ndị bi na Khabra HABR, na-enye mgbakwunye 10% mbelata ego egosipụtara na ọkọlọtọ.

• Ịkụzi ọrụ nke Science Data si ọkọ
• Ebe nchekwa data sayensị dị n'ịntanetị
• Ịzụ ọrụ nke Data Analyst site na ọkọ
• Ebe nyocha data dị n'ịntanetị
• Python maka nkuzi mmepe webụ

Ihe ọmụmụ ndị ọzọ

• Agụmakwụkwọ nchịkọta data
• Usoro DevOps
• Onye nrụpụta Weebụ aka ọrụ
• Ọrụ iOS Mmepụta si ọkọ
• Ọkachamara Android Mmepụta si ọkọ
• Ọkachamara Java onye nrụpụta si ọkọ
• Usoro JavaScript
• Agụmakwụkwọ Ịmụ igwe
• Agụmakwụkwọ "Mmụta mgbakọ na mwepụ na igwe maka sayensị data"
• Usoro mmụta dị elu "Machine Learning Pro + Deep Learning"

Edemede egosipụtara

• Otu esi aghọ onye ọkà mmụta sayensị data na-enweghị nkuzi n'ịntanetị
• Agụmakwụkwọ Ivy League 450 efu
• Otu esi amụ Ọmụmụ igwe 5 ụbọchị n'izu maka ọnwa 9 n'usoro
• Ego ole onye nyocha data na-enweta: nyocha nke ụgwọ ọnwa na ohere ohere na Russia na mba ọzọ na 2020
• Ịmụ igwe na ọhụụ Kọmputa na ụlọ ọrụ Ngwuputa

isi: www.habr.com