TFIPDL

Gaur egun, sare neuronal sakonak dira adimen artifizialeko aplikazio gehienen oinarria. Alde batetik, makinen prozesatzeko gaitasuna handitu egin delako, eta, bestetik, adibide multzo egoki batetik abiatuta modu automatikoan ikasteko duten gaitasunagatik da hori. Neurona-sare erabilienetako batzuk, bereziki irudia prozesatzeko eta objektuak identifikatzeko arazoetan, sare neuronal konboluzionalak izenekoak dira. Funtsean, sare horiek bi etapa errepikatzen dituzte: konboluzioa, aztertutako adibideen ezaugarri garrantzitsuak identifikatzeko aukera ematen duena; eta pooling-a, datuen tamaina murrizteko aukera ematen duena. Bi prozesuak normalean beti funtzio matematiko berberak erabiliz gauzatzen dira, kontuan hartutako arazo espezifikoa edozein dela ere.

Proiektu honetan, objektuen detekzio-arazoetan sakoneko sare neuronalaren bidez lortutako emaitzen balizko hobekuntza aztertzea planteatu dugu, arazo zehatz horretara egokitutako konboluzio eta pooling funtzio espezifikoak diseinatuz. Horretarako, paraleloan garatu ditugu funtzio horietatik espero daitezkeen propietateen azterketa teorikoa eta aipatutako arazorako sare neuronal sakon baten garapen esperimentala. Proiektua lehen urratsa da arazo zehatz bakoitzerako teknika egokienak identifikatzeko, eta etorkizunean industria-aplikazioetan egin daitezkeen hobekuntza nabarmenei atea irekitzen die horrek.

Lortutako emaitzetatik ondorioztatzen da pooling-aren aldaketek, oso kasu zehatzetan izan ezik, ez dutela gehiegizko hobekuntzarik eragiten. Aitzitik, egindako azterketak iradokitzen du konboluzioan egindako aldaketak oso garrantzitsuak izan daitezkeela, datuen ezaugarrien arteko erlazioak kontuan hartzen dituzten funtzioen erabilerak sare konboluzionalen errendimendua hobetzeko aukera eman baitezake. Hala ere, aldaketa horiek ezartzea oso zaila da, bai zailtasun konputazionalengatik, bai sareen kodera itzul daitezkeen eta beren ikaskuntza-mekanismoetan modu egokian txertatutako matematika-teknika berriak garatzeko beharragatik.

Nolanahi ere, proiektu hau anbizio handiko lan baten lehen zatia baino ez da. Bertan, neurona-sare sakon guztiz originalen garapenak lortzea espero dugu, automobilgintzaren berezko irudi-arazoetara (esaterako, osagaien detekziora edo irudiaren denbora errealeko prozesamendura) oso modu eraginkorrean egokitzeko gai direnak.