شبكة عصبية خلوية
في علوم الحاسوب والتعلم الآلي، تُعد الشبكات العصبية الخلوية (CNN) أو الشبكات غير الخطية الخلوية نموذجًا للحوسبة المتوازية مُشابهًا للشبكات العصبية، مع اختلاف أنه لا يُسمح بالاتصال إلا بين الوحدات المُجاورة. تتضمن التطبيقات النموذجية مُعالجة الصور، وتحليل الأسطح ثلاثية الأبعاد، وحل المُعادلات التفاضلية الجزئية، وتقليل المشكلات غير المرئية إلى خرائط هندسية، ونمذجة الرؤية البيولوجية، والأعضاء الحسية والحركية الأخرى. [1]
لا ينبغي الخلط بين الشبكات العصبية الخلوية والشبكات العصبية التلافيفية (التي تُسمى أيضًا CNN).
هندسة الشبكة العصبية الخلوية
[عدل]تشوا يانغ سي إن إن
[عدل]تاريخ
[عدل]الأدب
[عدل]هندسة المعالجة ذات الصلة
[عدل]الشبكات العصبية الاصطناعية
[عدل]الأتمتة المستمرة
[عدل]نموذج الحساب
[عدل]التفاعل-الانتشار
[عدل]الدوال المنطقية
[عدل]الآلات الأوتوماتيكية وآلات تورينج
[عدل]التنفيذات المادية
[عدل]أشباه الموصلات
[عدل]أنا فوكس، أنا لوجيك
[عدل]معالجات CNN التناظرية
[عدل]معالجات CNN الرقمية، FPGA
[عدل]التصوير المجسم وتكنولوجيا النانو
[عدل]التطبيقات
[عدل]اهتمامات باحثي CNN مُتنوعة، تتراوح من التطبيقات الفيزيائية والهندسية والنظرية والرياضية والحسابية والفلسفية.
معالجة الصور
[عدل]صُممت معالجات CNN لمعالجة الصور، وعلى وجه التحديد لمُعالجة مُعدل الإطارات العالي جدًا في الوقت الفعلي (> 10 ألف إطار/ثانية) لتطبيقات مثل اكتشاف الجسيمات في سوائل مُحرك الطائرات واكتشاف شمعات الإشعال. في الوقت الحالي، يُمكن للمعالجات تحقيق ما يصل إلى 50 ألف إطار في الثانية، وبالنسبة لتطبيقات مُعينة مثل تتبع الصواريخ واكتشاف الوميض وتشخيص شمعات الإشعال، تفوقت هذه المعالجات الدقيقة على الحاسوب العملاق التقليدي. تُستخدم معالجات CNN في العمليات المحلية، ذات المُستوى المُنخفض، التي تتطلب مُعالجة مُكثفة، وقد أُستخدمت في استخراج الميزات، [2] وضبط المُستوى والكسب، واكتشاف ثبات اللون، [3] وتحسين التباين، وإزالة الالتواء، [4] وضغط الصور، [5][6] وتقدير الحركة، [7][8] وترميز الصور، وفك ترميز الصور، وتجزئة الصور، [9][10] وخرائط تفضيلات التوجيه، [11] وتعلم التعرف على الأنماط، [12][13] وتتبع الأهداف المُتعددة، [14] وتثبيت الصور، [7] وتحسين الدقة، [15] وتشوهات الصور، ورسم الخرائط، وإصلاح الصور، [16] والتدفق البصري، [17] وتحديد الخطوط، [18][19] واكتشاف الأجسام المتحركة، [20] واكتشاف محور التناظر، [21] ودمج الصور. [22][23][24]
نظرًا لمرونتها وقدراتها على المعالجة، تُستخدم معالجات CNN لتطبيقات ميدانية جديدة مثل تحليل اللهب لمراقبة الاحتراق في محرقة النفايات، [25] وكشف الألغام باستخدام التصوير بالأشعة تحت الحمراء، وذروة مجموعة المسعر للفيزياء الطاقة العالية، [26] واكتشاف الشذوذ في خرائط المجال المُحتمل للجيوفيزياء، [27] واكتشاف النقاط بالليزر، [28] وفحص المعادن لاكتشاف عيوب التصنيع، [29] واختيار الأفق الزلزالي. كما تُستخدم لأداء وظائف القياسات الحيوية، [30] مثل التعرف على بصمات الأصابع، [31] واستخراج ميزات الأوردة، وتتبع الوجه، [32] وتوليد مُحفزات بصرية من خلال الأنماط الناشئة لقياس الرنين الإدراكي.
علم الأحياء والطب
[عدل]التعرف على الملمس
[عدل]أنظمة التحكم والتشغيل
[عدل]أنظمة الاتصالات
[عدل]روابط خارجية
[عدل]مراجع
[عدل]- ^ Slavova, A. (31 Mar 2003). Cellular Neural Networks: Dynamics and Modelling (بالإنجليزية). Springer Science & Business Media. ISBN:978-1-4020-1192-4. Retrieved 2024-10-28.
- ^ O. Lahdenoja, M. Laiho and A. Paasio, "Local Binary Pattern Feature Vector Extraction with CNN", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ L. Torok and A. Zarandy, "CNN Based Color Constancy Algorithm", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002.
- ^ L. Orzo, "Optimal CNN Templates for Deconvolution", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006
- ^ P. Venetianer and T. Roska, "Image Compression by Cellular Neural Networks," IEEE Trans. Circuits Syst., 45(3): 205-215, 1998.
- ^ R. Dogarut, R. Tetzlaffl and M. Glesner, "Semi-Totalistic CNN Genes for Compact Image Compression", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ ا ب Y. Cheng, J. Chung, C. Lin and S. Hsu, "Local Motion Estimation Based On Cellular Neural Network Technology for Image Stabilization Processing", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ A. Gacsadi, C. Grava, V. Tiponut, and P. Szolgay, "A CNN Implementation of the Horn & Schunck Motion Estimation Method", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ S. Chen, M. Kuo and J. Wang, "Image Segmentation Based on Consensus Voting", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ G. Grassi, E. Sciascio, A. Grieco and P. Vecchio, "A New Object-oriented Segmentation Algorithm based on CNNs - Part II: Performance Evaluation", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ J. Wu, Z. Lin and C. Liou, "Formation and Variability of Orientation Preference Maps in Visual Cortex: an Approach Based on Normalized Gaussian Arrays", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ C. Wu and C. Cheng, "The Design of Cellular Neural Network with Ratio Memory for Pattern Learning and Recognition", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000.
- ^ C. Wu and S. Tsai, "Autonomous Ratio-Memory Cellular Nonlinear Network (ARMCNN) for Pattern Learning and Recognition", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ G. Timar and C. Rekeczky, "Multitarget Tracking Applications of the Bi-I Platform: Attention-selection, Tracking and Navigation", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ T. Otake, T. Konishi, H. Aomorit, N. Takahashit and M. Tanakat, "Image Resolution Upscaling Via Two-Layered Discrete Cellular Neural Network", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ A. Gacsadi and P. Szolgay, "Image Inpainting Methods by Using Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ B. Shi, T. Roska and L. Chua, "Estimating Optical Flow with Cellular Neural Networks," Int’l Journal of Circuit Theory and Applications, 26: 344-364, 1998.
- ^ Szalka, G. Soos, D. Hillier, L. Kek, G. Andrassy and C. Rekeczky, "Space-time Signature Analysis of 2D Echocardiograms Based on Topographic Cellular Active Contour Techniques", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ T. Szabot and P. Szolgay, "CNN-UM-Based Methods Using Deformable Contours on Smooth Boundaries", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ G. Costantini, D. Casali, and R. Perfetti, "Detection of Moving Objects in a Binocular Video Sequence", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ G Costantini, D. Casafi., and R. Perfetti, "A New CNN-based Method for Detection of the Axis of Symmetry.", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ I. Szatmari, P. Foldesy, C. Rekeczky and A. Zarandy, "Image Processing Library for the Aladdin Computer", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ I. Szatmari, P. Foldesy, C. Rekeczky and A. Zarandy, "Image processing library for the Aladdin Visual Computer", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002.
- ^ K. Wiehler, M. Perezowsky, R. Grigat, "A Detailed Analysis of Different CNN Implementations for a Real-Time Image Processing System", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000.
- ^ L. Bertucco, A. Fichaa, G. Nmari and A. Pagano, "A Cellular Neural Networks Approach to Flame Image Analysis for Combustion Monitoring", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000.
- ^ C. Baldanza, F. Bisi, M. Bruschi, I. D’Antone, S. Meneghini, M. Riui, M. Zufa, "A Cellular Neural Network For Peak Finding In High-Energy Physics", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000.
- ^ E. Bilgili, O. Ucan, A. Albora and I. Goknar, "Potential Anomaly Separation Using Genetically Trained Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002.
- ^ C. Rekeczky and G. Timar "Multiple Laser Dot Detection and Localization within an Attention Driven Sensor Fusion Framework", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.
- ^ Z. Szlavikt, R. Tetzlaff, A. Blug and H. Hoefler, "Visual Inspection of Metal Objects Using Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ R. Dogaru and I. Dogaru, "Biometric Authentication Based on Perceptual Resonance Between CNN Emergent Patterns and Humans", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002.
- ^ T. Su, Y. Du, Y. Cheng, and Y. Su, "A Fingerprint Recognition System Using Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
- ^ S. Xavier-de-Souza, M. Van Dyck, J. Suykens and J. Vandewalle, "Fast and Robust Face Tracking for CNN Chips: Application to Wheelchair Driving", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.
