Convolutional neural network in Hindi | CNN कैसे काम करता है

आज का यह पोस्ट कनवोलूशनल न्यूरल नेटवर्क के बारे में है, (CNN) Convolutional neural network in hindi, हमने अपनी पिछली पोस्ट में डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क के बारे में बताया है, जिसे पढ़कर आप जान सकेंगे के किस प्रकार बदलती टेक्नोलॉजी में जहाँ आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की बात हो रही है, वहाँ पर न्यूरल नेटवर्क की कितनी महत्वपूर्ण भूमिका है। Convolutional neural network भी न्यूरल नेटवर्क का ही एक प्रकार है, इसे Convnets या CNN के नाम से भी जाना जाता है। 

न्यूरल नेटवर्क को आर्टिफीसियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) भी कहा जाता है, न्यूरल नेटवर्क के कई प्रकार हैं, और हर एक प्रकार का उपयोग किसी खास कार्य के लिए किया जाता है।

जिस प्रकार (NLP) नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और स्पीच रीकोगिनिशन में न्यूरल नेटवर्क के प्रकार Recurrent न्यूरल नेटवर्क (RNN) का उपयोग किया जाता है, उसी प्रकार Convolutional neural network का उपयोग भी किसी खास कार्य या प्रयोजन के लिए किया जाता है। तो आइये जानते हैं, कनवोलूशनल न्यूरल नेटवर्क क्या होता है। 

Convolutional neural network in Hindi

इंसानी दिमाग की तरह मशीने भी अब Images को Recognize कर पाती हैं, और इसके लिए Convolutional न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल किया जाता है। 

कनवोलूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) एक डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क है, जिसका इस्तेमाल Image Recognition और processing के लिए किया जाता है। यह डाटा में मौजूद Images को Recognize करने, उन्हें classify करने में Specialized होता है, यानि यह खास तोर पर pixel डाटा की प्रोसेसिंग के लिए designed रहता है। 

CNN का इस्तेमाल computer vision और दूसरी कई visual applications में किया जाता है, जहाँ पर खास तोर पर image’s की पेहचान करनी हो या उन्हें वर्गीकृत करना हो। यह स्वतः किसी इमेज को identify कर सकता है, की यह Human इमेज है, या किसी Car या जानवर की, और उन्हें वर्गीकृत करने में भी यह पूर्णतः सक्षम होता है, क्योंकि CNN किसी चित्र पर मौजूद पैटर्न्स, लाइन्स, सर्कल और यहाँ तक की ऑंखें और चेहरे की पेहचान करने में भी Specialized होते हैं। 

वस्तुओं की पेहचान करने(Object detection), चेहरे को पेहचानने (face Recognition) इत्यादि कई ऐसे छेत्र हैं, जहाँ पर व्यापक रूप से कनवोलूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का उपयोग किया जाता है, इसका आम उदाहरण आप self driving Vehicles और face Recognition applications से ले सकते हैं।   

CNN किसी Image की पेहचान कैसे करता है।

CNN एक Feed Forward न्यूरल नेटवर्क है, क्योंकि इसमें लूप नहीं बनता है, बल्कि डाटा या इनफार्मेशन Forward डायरेक्शन में मूव करता है, यानि इनपुट से आउटपुट की ओर। CNN किसी चित्र (Image) को input डाटा के रूप में लेता है, और फिर वह डाटा विभिन्न लेयर्स से प्रोसेस होकर गुजरता है। 

इसमें मुख्य तीन लेयर्स होती हैं, इनपुट लेयर, आउटपुट लेयर और इन दोनो के बीच में कई hidden लेयर्स शामिल रहती हैं, जहाँ पर प्रोसेसिंग की प्रक्रिया होती है, जिसके बाद ही आउटपुट प्राप्त होता है।  

इनमे से तीन मुख्य लेयर्स नीचे बताई गई हैं। 

• Convolutional layer :- जब किसी Image को इनपुट किया जाता है, तो वह कनवोलूशनल लेयर के पास पहुँचती है। यहाँ पर विभिन्न Convolutional filters मौजूद होते हैं, जिसमे प्रत्येक फ़िल्टर image के एक विशेष feature को Extract करता है, जैसे इमेज में मौजूद object का पता लगाना, उसका shape, size, curve, colour intensity इत्यादि, और अंततः Image से जुड़ी पूरी information को एकत्र कर लिया जाता है, और एक फिल्टर्ड इमेज तैयार होती है। यानि Convolutional layer में सिर्फ एक लेयर नहीं होती है, बल्कि कई लेयर्स होती हैं, और प्रत्येक लेयर अपना काम करती है। 
  
  
• pooling layer :- कनवोलूशनल न्यूरल नेटवर्क में Convolutional layer के बाद Pooling layer का कार्य शुरू होता है। इसका उद्देश्य Convolutional layer से प्राप्त output (Feature map) का size कम करना होता है, जिससे Computation फ़ास्ट हो सके। यह input image में से बिना किसी information loss के सिर्फ जरुरी Information को ही extract करता है, जिससे Processing स्पीड बढ़ जाती है, और फीचर मैप का साइज कम हो जाता है। तीन प्रकार के पूलिंग मेथड होते हैं, max pooling, min pooling और Average pooling.
  
  
• Fully-connected (FC) layer :- CNN की प्रक्रिया कनवोलूशनल लेयर और पूलिंग लेयर से होकर गुजरती है, जहाँ पर किसी Image को विभिन्न Features के रूप में तोड़ कर उसके प्रत्येक हिस्से को स्वतंत्र रूप से एनालाइज किया जाता है। इस पूरी प्रक्रिया का परिणाम Fully-connected (FC) लेयर में फीड होता है, जिसके बाद ही यह  (Classification) वर्गीकरण की प्रक्रिया को संचालित करता है, यानि इस लेयर का काम पिछले लेयर्स द्वारा किए गए feature extraction के आधार पर Classification(वर्गीकरण) करना है। 

अंतिम शब्द

दोस्तों आपने जाना कनवोलूशनल न्यूरल नेटवर्क क्या होता है, Convolutional neural network in hindi, और यह कैसे काम करता है। हमें उम्मीद है, इस लेख को पढ़कर कनवोलूशनल न्यूरल नेटवर्क से जुड़ी आपकी जानकारी बढ़ी होगी। यदि हमारे द्वारा दी गई यह जानकारी अच्छी लगी है, तो इसे अपने मित्रों को भी इसे शेयर करें।