مرحبًا بكم ومرحبًا بكم مرة أخرى في الدورة التدريبية الخاصة بالتعلم العميق اليوم ، سنبدأ اليوم في إطلاق الشبكات العصبية التلافيفية
سيكون أمرًا مثيرًا.
دعونا نتعمق فيه مباشرة.
سنبدأ بصورة.
ماذا ترى عندما تنظر إلى هذه الصورة؟
هل ترى شخصًا ينظر إليك أم ترى شخصًا يتطلع إلى اليمين؟
يمكنك أن ترى أن عقلك يكافح.
إنه يكافح من أجل التكيف.
إذا نظرت إلى الجانب الأيمن من الصورة ، ما عليك سوى إلقاء نظرة على الحد الأيمن منها.
سترى شخصًا يتطلع إلى اليمين.
إذا نظرت إلى الحد الأيسر للصورة ، فسترى شخصًا ينظر إليك.
وهذا يثبت فقط أن ما يبحث عنه دماغنا عندما نرى الأشياء هو ميزات تعتمد على الميزات التي يراها ، اعتمادًا
على الميزات التي تعالجها ، يمكنك تصنيف الأشياء بطرق معينة.
لذلك عندما تنظر إلى الجانب الأيمن من الصورة ، ترى سمات معينة لشخص ينظر
إلى اليمين لأنها أقرب إلى مركز تركيزك ، وبالتالي يصنف عقلك على أنه شخص ينظر إلى
اليمين.
عندما تنظر إلى الجانب الأيسر من الصورة ، ترى المزيد من ميزات الشخص الذي ينظر إليك ، وبالتالي
يصنفه عقلك على هذا النحو.
لذلك دعونا نلقي نظرة على واحدة أخرى.
هذه صورة مشهورة جدا.
ربما تكون قد شاهدته بالفعل ، لكن ماذا ترى هنا؟
لذلك سيقول بعض الناس إنهم يرون سيدة شابة ترتدي فستانًا وتنظر بعيدًا.
سيقول بعض الناس إنهم يرون سيدة عجوز ترتدي وشاحًا على رأسها وتنظر إلى أسفل.
لذلك سأقوم بتوضيح هذه الميزات وسترى أنها ستصبح واضحة جدًا.
إذن هذا هو وجه الشابة التي تنظر بعيدًا.
إنها تنظر إلى المسافة مثل معطفها.
هذا شعرها ، هذه ريشتها الصغيرة في شعرها.
ومن ناحية أخرى ، هذا رأس السيدة العجوز ينظر إلى الأسفل.
هذا أنفها ، هذا فمها ، هذا ذقنها.
هذا هو الوشاح على رأسها.
وهي تنظر إلى الأسفل.
لذا ، كما ترون ، اثنان في واحد.
واعتمادًا على الميزات التي يلتقطها عقلك ، سيتحول بين تصنيف كل صورة على أنها واحدة
أو أخرى.
أقدم واحدة من هذه الأوهام المسجلة في العمل المطبوع هي هذه.
إنها البطة أو الأرنب.
هل هذه بطة أم هذا أرنب؟
مثال آخر.
والآن سأريكم صورة ستتم فقط لثانية واحدة ، فقط انظروا إليها وشاهدوا ما هي المشاعر أو أي
نوع من الخبرة ، التجربة البصرية التي تمرون بها.
فماذا ترى؟
هل تشعر بأنك لست بالدوار قليلاً ، ولكنك مبهور قليلاً ، مثل أن عقلك يحاول أن يفهم ما هو
عليه ، ما هو عليه ، إنه يحاول القفز بين عينيها ، عينيها العلوية والسفلية.
وهذا هو المثال الكلاسيكي عندما تكون هناك ميزات معينة حيث يمكن أن يكون هذا ، يمكن أن يكون كذلك ، لكن عقلك
لا يستطيع أن يقرر.
ولأن كلاهما يبدو معقولًا ونعم.
إذن كل هذه الأمثلة توضح لنا بشكل أساسي كيف يعمل الدماغ ، وأنه يعالج ميزات معينة
على صورة أو على أي شيء تراه في الحياة الواقعية ، ويصنف ذلك على هذا النحو.
وربما تكون في مواقف عندما تنظر من فوق كتفك بسرعة وترى شيئًا وتعتقد
أنه ، لا أعرف ، إنه مثل كرة ، أ ، ولكن تبين أنها قطة أو تعتقد أنها إنها سيارة ، لكن اتضح
أنها ظل وأشياء من هذا القبيل.
هذا لأنه ليس لديك الوقت الكافي لمعالجة هذه الميزات أو ليس لديك ميزات كافية لتصنيف
الأشياء على هذا النحو.
وهذا بالنسبة لي ، هذا مثير جدًا للاهتمام لأن ما سنفعله مع الشبكات العصبية ، مع الشبكات العصبية
التلافيفية ، مشابه جدًا.
وستجد أن الطريقة التي ستتعامل بها أجهزة الكمبيوتر مع الصور ستكون مشابهة للغاية
للطريقة التي نعالج بها الصور.
لذلك من المهم جدًا أن نفهم وأن نتذكر نوعًا ما هذه الأشياء بأن هذه هي الطريقة التي نقوم بها.
وسأقوم بإخراج هذه السيدة من شاشاتك لأنها ربما تخيفك بالفعل الآن.
إذن هذا شيء مختلف.
هذه تجربة ، تجربة أجريت على أجهزة الكمبيوتر ، على الشبكات العصبية التلافيفية.
لذلك نحن نتحرك الآن ببطء من البشر إلى أجهزة الكمبيوتر.
وهذه الشريحة مأخوذة من حديث لجيفري هينتون.
وهنا لديك بشكل أساسي يصف تجربة قام بها على بعض الشبكات العصبية التلافيفية
التي قام بتدريبها.
هنا ترون ثلاث صور وسنقوم بالمرور عليها من اليسار إلى اليمين ونرى كيف ستصنفهم
ثم نرى كيف يصنفهم الكمبيوتر.
إذن على اليسار ، ما رأيك في هذا؟
ربما قلت الفهد وستكون على حق.
وهذا ما قاله الكمبيوتر.
لذا وعلى الفور ، فورًا ، سنتعلم كيف نقرأ هذه الصور ، لأنه إذا كنت تريد
التعمق في الشبكات العصبية التلافيفية ، فلا يقصد التورية ، إذا كنت ستبدأ في تعلم المزيد و المزيد عنها واستخدامها
، سترى الكثير منها.
لذلك رأيت الناس يقرؤونها بشكل غير صحيح.
حتى هنا في القمة.
القاعدة هي ما هي عليه في الواقع.
إذن هذه هي التسمية الصحيحة الفعلية للصورة.
هذا هو ملصق الصورة ، بغض النظر عن أي معالجة ورؤية الكمبيوتر.
ثم ها هي التخمينات الأربعة أو الخمسة الأولى في بعض الأحيان من تخمينات الخوارزمية ، ويتم إعطاؤهم
الاحتمال.
هكذا قال الكمبيوتر ، أو قالت الشبكة العصبية إن Cheetah Leopard أو Snow Leopard أو القط المصري يمكن أن يكون
واحدًا من الأربعة وأن الفهد لديه أعلى الأصوات.
وخلال هذا الجزء من الدورة ، سوف تفهم ما تعنيه هذه الأصوات وكيف يتم اشتقاقها.
لكن في الوقت الحالي ، الأمر بديهي جدًا ، أليس كذلك؟
إذاً فهو فهد في الواقع ، وقد خمنت الشبكة العصبية بشكل صحيح ، وقالت باحتمالية عالية
، حوالي 95 ، 99٪ ، إنها فهد.
ثم الثاني ، ما رأيك؟
هل هذا هو هذا القطار السريع.
وتمكنت الشبكة العصبية من التمييز بين القطار السريع ، وعربة الركاب ، وقطار الأنفاق ، والقاطرة الكهربائية.
هذه هي أفضل الخيارات.
بالطبع ، كان لديها العديد من الخيارات.
تتعلم هذه الشبكات العصبية التمييز ليس فقط بين أربع فئات من عشرات وآلاف الفئات
في نفس الوقت.
هذه هي الخيارات الأربعة التي اختارها.
وهذا قطار سريع وقطار سريع.
إذاً ما رأيك في الخيار الأخير هو ، جدًا ، هناك خياران هناك.
ليس من الواضح ما هو عليه.
يمكن أن يكون مقلاة.
يمكن أن تكون عدسة مكبرة.
يمكن أن يكون مقصًا.
قد يقول البعض ، حسنًا ، قالت الشبكة العصبية إنه كان مقصًا ، لكن يمكنك أن ترى كيف يمكنك
أن تخطئ هنا.
بادئ ذي بدء ، إنها ليست صورة واضحة للغاية.
ويمكنك أيضًا أن ترى أن الاحتمالات ليست بهذا الوضوح هنا.
لذلك كانت الشبكة العصبية مرتبكة بعض الشيء ، وغير حاسمة بعض الشيء ، تمامًا كما نحن.
لذلك قال المقص مع أعلى احتمال ، ولكن بعد ذلك كان له لمعان يدوي ، والذي
كان في الواقع ليس بعيدًا جدًا في المركز الثاني وسماعة طبيب مقلاة.
لذلك يمكنك أن ترى أن المقص كان أول تخمين له ، لكن الخيار الصحيح كان رقم اثنين ولهذا السبب تم تمييزه
باللون الأحمر.
لذا ها نحن ذا.
هذا ما تستطيع الشبكات العصبية فعله بالفعل.
وهذه في الواقع شريحة قديمة.
كان هذا قبل عدة سنوات.
الآن هم أفضل.
وسترى أنه من التطبيق العملي سوف تقومان بالترميز معًا.
البركة على.
لكن دعونا الآن نحاول أن نفهم بشكل أفضل نوع الشبكات التي هي في الواقع شبكات عصبية
تلافيفية ولماذا تكتسب شعبية كبيرة؟
وهم في الواقع يكتسبون شعبية.
لذلك يمكنك أن ترى هنا مقارنة Google Trends التي أجريتها بالأمس فقط.
هنا يمكنك أن ترى أن الشبكات العصبية التلافيفية تسيطر حتى على الشبكات العصبية الاصطناعية.
زيادة هائلة وسيواصلون السير بهذه الطريقة لأنه مجال مهم للغاية حيث تحدث كل
الأشياء ، مثل السيارات ذاتية القيادة.
كيف يتعرفون على الأشخاص على الطريق ، وكيف يتعرفون على إشارات التوقف وأشياء من هذا القبيل؟
كيف يمكن لفيسبوك كيف يمكن للفيسبوك أن يميز الصور أو الأشخاص في الصور؟
وليس فقط مثل ، تذكر منذ سنوات سابقة أنه كان عليك وضع علامة على الأشخاص بنفسك ، ثم كان يتعرف على الوجوه ، وكان
عليك إضافتها ، ثم إضافة الأسماء ، والآن يتعرف فقط على الوجوه ويضيف الأسماء
في نفس الوقت.
حسنًا ، هذا ما تستطيع الشبكات العصبية التلافيفية القيام به.
وبالحديث عن Facebook ، إذا كان جيفري هينتون هو الأب الروحي للشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم
العميق ، فإن Yann LeCun هو جد الشبكات العصبية التلافيفية.
Yann LeCun هو تلميذ لدى Geoffrey Hinton ، وفي الواقع ، يمكنك هنا رؤيتهم معًا.
ويقوم جيفري هينتون الآن بدور رائد في التعلم العميق في Google.
Yann LeCun هو مدير أبحاث الذكاء الاصطناعي على Facebook وأستاذ في جامعة نيويورك.
ببطء شديد ، نحن أحب هذا الجزء من الدورة التدريبية.
ببطء نقوم ببناء هذا الاسم ، هذه الأسماء أو هذا النوع من الصور لمحات الأشخاص الذين يقودون
هذا المجال.
وبعد ذلك في الجزئين التاليين ، سنتعرف على المزيد من المعلومات.
وسيكون لدينا كل هذه المافيا ، كما يسمون أنفسهم ، أو يان ليكون يسميهم المافيا أو مؤامرة التعلم
العميق.
وستتعلم المزيد عن كيفية تطور هذا المجال بأكمله.
ونعم ، هؤلاء فقط أناس عظماء ورائعون.
وهكذا ، قدم Yann LeCun في الثمانينيات والتسعينيات مساهمات كبيرة في مجال الشبكات
العصبية التلافيفية.
وكما سنرى خلال هذه الدورة ، فقد تمكنت من تطوير أو مساعدة العالم على تطوير
شيء قوي للغاية.
إذن بالانتقال إلى كيفية عمل الشبكات العصبية التلافيفية ، لديك مدخلات.
الأمر بسيط للغاية ، ومباشر جدًا.
إذن لديك صورة إدخال.
يمر عبر شبكة عصبية تلافيفية ويكون لديك ناتج.
مع التسمية.
لذلك يصنف تلك الصورة على أنها شيء مثل الفهد أو القطار السريع أو أي شيء آخر.
الآن نوعًا ما مثل الخوض في مزيد من التفاصيل.
على سبيل المثال ، يمكنك بعد تدريب الشبكة العصبية على صور معينة ، أو على بعض الصور المصنفة أو الصور
المصنفة التي تم تصنيفها مسبقًا بعد ذلك ، يمكنك تقديمها ، دعنا نقول أن الشبكة العصبية
قد تم تدريبها للتعرف على تعابير الوجه والعواطف .
يمكنك إعطاء وجه شخص مبتسم ، ليس فقط وجهًا ، مثل رسم وجه كهذا ، ولكن وجهًا حقيقيًا
لشخص مبتسم.
وسيخبرك أن هذا الشخص سعيد ويمكنك أن تعطيه وجه شخص عابس.
سيخبرك أن الشخص حزين.
يمكنه التعرف على هذه المشاعر.
وكما ترون ، هذا بالفعل قوي جدًا من حيث العديد من التطبيقات المختلفة.
فقط من هذا المثال الوحيد الذي يمكنك التفكير فيه على الفور وفي كلتا الحالتين ، سوف يمنحك احتمالًا.
لذلك لن يقول 100٪ أن الشخص سعيد أو حزين ، سيكون 99 أو 98 أو ربما 80٪ عندما لا يكون واضحًا
ما يحدث.
ومثلما نحن على حق ، في بعض الأحيان يمكننا أن نخطئ في الأشياء على أنها ليست كذلك ، أو في بعض الأحيان يمكننا
ذلك.
في بعض الأحيان يكون من غير الواضح ما إذا كان الشخص يبتسم أو يعبس أو ما إذا كان كلبًا
أو قطة ، أو قطارًا أو قطارًا سريعًا.
الصحيح.
في بعض الأحيان ، لم يكن لدينا ميزات كافية ، وكلها تنخفض إلى الميزات لأن هذه هي الطريقة
التي نعالج بها المعلومات المرئية كما رأينا من بداية هذا البرنامج التعليمي.
إذن ، كيف يمكن للشبكة العصبية ، كيف يمكن للشبكة العصبية التعرف على هذه الميزات؟
حسنًا ، كل شيء يبدأ من المستوى الأساسي الذي لديك.
لنفترض أن لديك صورة ، لديك صورتان.
واحد هو صورة بالأبيض والأسود 2 × 2 بكسل ، والآخر صورة ملونة من 2 × 2 بكسل.
حسنًا ، تستفيد الشبكات العصبية من حقيقة أن الصورة بالأبيض والأسود عبارة عن مصفوفة ثنائية الأبعاد.
إذن الطريقة التي نراها الآن على اليسار هي مجرد تمثيل مرئي ، أليس كذلك؟
لذا فهي نوع من الصور ولأغراض التبسيط فهي مجرد صورة اثنين في اثنين.
لكن في مصطلحات الكمبيوتر ، إنها في الواقع مصفوفة ثنائية الأبعاد مع كل واحدة
من تلك البكسلات التي لها قيمة بين صفر و 255.
إذن ، ثمانية ثمانية بتات من المعلومات مرفوعة إلى اثنين أس ثمانية تساوي 256.
إذن ، القيم من 0 إلى 255.
وهذه هي شدة اللون.
وفي هذه الحالة يكون اللون أبيض.
لذا سيكون الصفر بكسلًا أسود بالكامل ، و 255 بكسل أبيض بالكامل.
وبينهما ، لديك نطاق التدرج الرمادي للخيارات الممكنة لهذا البكسل.
وبناءً على هذه المعلومات ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر بعد ذلك العمل مع الصورة.
وهذا يشبه إلى حد ما نقطة البداية ، أي أن أي صورة لها تمثيل
رقمي ، ولها شكل رقمي ، وهذه مجرد آحاد وأصفار تشكل رقمًا من 0 إلى 255 لكل بكسل.
وهذا ما يعمل من أجله الكمبيوتر.
إذا لم يعمل في الواقع مع الألوان أو أي شيء ، يعمل مع الآحاد والأصفار
، في نهاية اليوم ، فهذا يشبه نوعًا ما أساس كل شيء.
وفي صورة ملونة ، إنها في الواقع مصفوفة ثلاثية الأبعاد.
لديك بكسل أزرق وطبقة زرقاء وطبقة خضراء وطبقة حمراء.
وبهذا المعنى ، أربعة غيغابايت من الأحمر والأخضر والأزرق وكل لون من هذه الألوان له حدته الخاصة.
إذن ، يحتوي البكسل بشكل أساسي على ثلاث أو ثلاث قيم مخصصة له.
كل واحد منهم يقع بين صفر و 256 ، 255.
وبالتالي ، يمكنك معرفة ما هي هذه الصورة ، ما لون هذا البكسل بالضبط من خلال الجمع بين هذه القيم
الثلاث.
ومرة أخرى ، ستعمل أجهزة الكمبيوتر مع ذلك.
إذن هذا هو أساس كل شيء.
هذه هي القناة الحمراء ، القناة الخضراء ، القناة الزرقاء.
وأخيرًا ، دعنا نلقي نظرة ، على سبيل المثال ، على مثال ، مثال تافه جدًا لوجه مبتسم في مصطلحات
الكمبيوتر ، إذا قمنا بتبسيط الأشياء حقًا بدلاً من الحصول على من 0 إلى 255 ، بدلاً من الحصول على هذه القيم
فقط بحيث يمكننا فهم الأشياء بشكل أفضل وفهم المفاهيم
حقًا ، سنقول أن الصفر هو أبيض ، والآخر أسود ، أليس كذلك؟
لذلك سنقوم فقط بتبسيط الأمور إلى أقصى الحدود.
وسترى أن تلك الصورة يمكن تمثيلها على هذا النحو.
لذا السبب وراء طرحنا هذا هو أننا سنذهب إلى جميع دروس الحدس لدينا ، وسنقوم
ببناء صور مثل هذه ، وهي بسيطة جدًا ، ولكن في نفس الوقت ، ثم كل هذه المفاهيم
يمكن أن يترجم مرة أخرى إلى نطاق من 0 إلى 256 من القيم ، وكل شيء ينطبق بنفس الطريقة هناك.
والخطوات التي سنمر بها مع هذه الصور هي الخطوة الأولى الالتفاف.
الخطوة الثانية ، أقصى تجمع.
الخطوة الثالثة ، التسطيح ورقم الخطوة.
أو اتصال كامل.
ويمكنني أن أتخيل أنه ربما لا تعني أي من هذه الكلمات الكثير بالنسبة لك في الوقت الحالي
، ولكن في نهاية هذا القسم من الدورة التدريبية ، ستفهمهم بتفصيل كبير وما يفعلونه بالضبط.
لذلك سنبدأ في البرنامج التعليمي التالي.
في الوقت الحالي ، القراءة الإضافية التي قد ترغب في النظر فيها هي ورقة بحثية أصلية من Lacunes
أدت إلى ظهور الشبكات العصبية التلافيفية.
إنه يسمى التعلم القائم على التدرج المطبق على التعرف على المستندات.
ربما تكون قد شاهدت هذه الصورة قبل أن تطفو حول الإنترنت.
إنه من تلك الورقة.
لذا ، إذا كنت تريد العودة إلى بدايات كيفية حدوث كل شيء ، ومن أين أتى كل شيء ، فهذه هي الورقة التي يجب النظر
فيها وأنا أتطلع إلى رؤيتك في البرنامج التعليمي التالي.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.