Bonjour et bienvenue au cours sur l'apprentissage en profondeur.
Aujourd'hui, nous lançons des réseaux de neurones convolutionnels qui vont être passionnants.
Plongeons-y directement.
Nous allons commencer avec une image.
Que voyez-vous quand vous regardez cette image.
Voyez-vous une personne qui vous regarde ou voyez-vous une personne qui regarde à droite, vous
pouvez voir que votre cerveau a du mal à s’adapter si vous regardez du côté droit de l’image.
Il suffit de regarder la bordure droite sur laquelle vous verrez une personne regardant à droite.
Si vous regardez le bord gauche de l'image, vous verrez une personne vous regarder.
Et cela prouve simplement que ce que notre cerveau recherche quand nous voyons des choses, ce sont des fonctionnalités dépendant des fonctionnalités
qu’il voit dépendant des fonctionnalités que vous traitez.
Vous catégorisez les choses de certaines manières.
Ainsi, lorsque vous regardez du côté droit de l'image, vous voyez certaines caractéristiques d'une personne qui cherche à piloter
car elles sont plus proches de votre centre de mise au point et, par conséquent, votre cerveau est considéré comme une personne regardant
de droite.
Lorsque vous regardez à gauche de l'image, vous voyez plus de caractéristiques d'une personne qui vous regarde et
par conséquent, votre cerveau la classe comme telle.
Alors regardons un autre.
C'est une image très célèbre.
Vous l'avez probablement déjà vu.
Mais ce que vous voyez ici
Ainsi, certaines personnes diront qu’elles voient une jeune femme vêtue d’une robe qui regarde au loin.
Certaines personnes disent voir une vieille dame portant un foulard sur la tête et baissant les yeux.
Je vais donc le signaler et vous verrez que cela deviendra une évidence, c'est donc le visage de la jeune
femme qui regarde ailleurs.
Elle regarde au loin comme son manteau.
Ce sont ses cheveux qui sont sa petite plume dans ses cheveux et d'autre part.
C'est la tête de la vieille dame qui regarde son nez, sa bouche, son menton, c'est le foulard sur sa tête et
elle baisse les yeux.
Donc, comme vous pouvez le voir deux en un et en fonction des caractéristiques que votre cerveau
capte, il basculera entre classer chaque image comme l'une ou l'autre.
La plus ancienne de ces illusions consignées dans l’imprimé est celle-ci.
C'est le canard ou le lapin.
Alors est-ce un canard ou un lapin?
Un autre exemple.
Et maintenant, je vais montrer une image qui va juste pour une seconde la regarder et voir ce que quelles
émotions ou quel genre d'expérience l'expérience visuelle que vous vivez
Alors, que voyez-vous, vous sentez-vous un peu étourdi mais un peu ébloui, comme si votre cerveau essayait
de comprendre ce que c'est que d'essayer?
Saute entre ses yeux haut en bas et c’est un exemple classique de quand il ya certaines caractéristiques où il se pourrait que ce
soit le cas mais que votre cerveau ne puisse pas décider.
Et parce que les deux semblent plausibles.
En gros, tous ces exemples illustrent le fonctionnement du cerveau, qu’il traite
certaines caractéristiques d’une image ou de tout ce que vous voyez dans la vie réelle.
Vous avez probablement été dans des situations où vous regardez rapidement par-dessus votre épaule et vous voyez quelque chose
que vous pensez que je ne sais pas si c'est comme une balle mais que cela s'avère être un chat ou que vous pensez que c'est une
voiture.
Il s’avère que vous n’avez pas assez de temps pour traiter ces fonctionnalités ou que vous
n’avez pas assez de fonctionnalités pour classer les éléments comme tels.
Et ceci est pour moi très intéressant car ce que nous allons faire avec des réseaux de neurones avec des réseaux de neurones convolutionnels est
très similaire et vous constaterez que la façon dont les ordinateurs vont traiter les images va être
extrêmement de manière similaire à la façon dont nous traitons les images, il est donc
très utile de comprendre et de ne pas oublier ces choses que c'est comme cela que nous procédons.
Et je vais retirer cette dame de vos écrans car elle est probablement déjà en train de paniquer.
Alors, voici quelque chose de différent.
Voici une expérience réalisée sur des ordinateurs sur un réseau de neurones à convolution, nous
passons maintenant lentement des humains aux ordinateurs.
Et cette diapositive est tirée d’un récit de Geoffrey Hinton et décrit ici une expérience
qu’il a faite sur certains réseaux de neurones classiques qu’il a formés.
Donc, ici, vous voyez trois images et nous allons les parcourir avec la gauche à droite et voir comment vous
les classeriez, puis voir comment elles peuvent être reclassées.
Donc, à gauche, qu'est-ce que vous croyez?
Il a probablement dit guépard et vous aurez raison.
Et c’est ce que l’ordinateur a dit et dès le départ, nous
allons apprendre à lire ces images, car si vous voulez aller plus loin dans les réseaux de neurones convolutionnels, aucun jeu de mots
ne vous permet de commencer à apprendre. de plus en plus et en les utilisant, vous en verrez beaucoup.
Donc, et en fait, j'ai vu des gens les lire de manière incorrecte, donc voici en haut
Shida.
Donc, c'est l'étiquette correcte de l'image, c'est l'étiquette des images, quel que soit
le traitement.
Et la vision par ordinateur, puis voici les suppositions des quatre ou cinq premières suppositions de l’algorithme et on leur
donne les probabilités de sorte que l’ordinateur ou le réseau neuronal dise que les vêtements personnels Chitta ou le
chat égyptien peuvent être l’un des quatre.
Et le guépard a le plus grand vote.
Et tout au long de cette partie du cours, vous comprenez ce que signifient ces votes et comment ils sont calculés.
Mais pour l'instant, c'est plutôt intuitif.
C'est donc un guépard dans la réalité et le réseau de neurones a bien deviné.
Il a dit avec une hyper capacité d'environ 95 à 99%.
Puis le second.
Qu'est-ce que vous pensez que c'est que c'est un train de balle.
Et le réseau de neurones a été en mesure de faire la distinction entre locomotive électrique du train de banlieue du train de
banlieue.
Ce sont le premier choix bien sûr.
Ces réseaux de neurones apprenaient à distinguer bien plus d’options que quatre catégories parmi des dizaines de
milliers de catégories en même temps.
Ce sont donc les quatre options choisies.
Et voilà le train de balles et sa volonté.
Et alors qu'avez-vous pensé le dernier est-il très.
Il y a quelques options ou ce n'est pas très clair ce que pourrait être une poêle
à frire pourrait être une loupe ou peut-être même une paire de ciseaux, pourrait-on dire, alors que le réseau de neurones disait qu'il s'agissait d'une
paire de ciseaux.
Mais vous pouvez voir comment vous pouvez vous tromper ici.
Tout d'abord ce n'est pas une image très claire.
Et vous pouvez également voir que les probabilités ne sont pas aussi claires ici, de sorte que le réseau de neurones était un peu confus, un
peu indécis, tout comme nous le sommes.
Alors j'ai dit Ciseaux avec une forte probabilité, mais ensuite il y avait un verre à main avec lequel il était en
fait pas très loin sur la deuxième place et stéthoscope à la poêle à frire.
En gros, ici, vous pouvez voir que les ciseaux étaient sa première hypothèse, mais la bonne option était la deuxième et c'est pourquoi
elle est surlignée en rouge.
C’est donc ce dont tous les médicaments sont déjà capables.
Et ceci est en fait une vieille diapositive.
C'était il ya plusieurs années.
Maintenant, ils sont encore meilleurs et vous verrez que, dans l’application pratique que vous allez coder ensemble, vous
déjeunez.
Mais maintenant essayons un peu mieux cela.
Qu'est-ce que les réseaux de neurones conventionnels ou convolutionnels sont réellement et pourquoi ont-ils acquis une telle popularité?
Et ils gagnent en popularité, vous pouvez donc voir ici une comparaison que j'ai faite hier avec Google Trends.
Vous pouvez voir ici que les réseaux de neurones illusoires conventionnels s'emparent même des réseaux de
neurones artificiels, ce qui représente une augmentation massive.
Et cela va continuer comme ça parce que c’est un domaine très important dans lequel toutes les choses
se passent, comme les voitures autonomes.
Comment reconnaissent-ils les gens sur la route? Comment reconnaissent-ils les panneaux d'arrêt et des
choses comme celle-ci? Comment Facebook peut-il identifier des personnes ou des images sur des images, et
pas seulement reconnaître les visages, vous avez dû ajouter les noms.
Et maintenant, il ne fait que reconnaître les visages et ajoute les noms en même temps.
Eh bien, c’est ce que les réseaux de neurones convolutifs sont capables d’être sur Facebook.
Si Jeffrey Hinton est le parrain des réseaux de neurones artificiels et de l'apprentissage en profondeur, alors Yalla
Kuhn est le grand-père des réseaux de neurones convolutionnels. Lukken est un étudiant de Jeffrey Hinton et vous pouvez
les voir ensemble ici.
Et Jeffrey Hinton fait maintenant oeuvre de pionnier en matière de planification chez Google young.
Est le directeur de la recherche sur l'intelligence artificielle sur Facebook et professeur à l'Université de New York.
Nous sommes donc conscients de cette partie du noyau que nous construisons lentement de cette façon.
Ces noms sont ce genre de photo des profils des personnes qui dirigent ce domaine et dans les prochains pars nous en
apprendrons plus sur quelques autres et nous aurons toute cette mafia comme ils s’appellent eux-mêmes
mafia ou conspiration d’apprentissage en profondeur et vous en apprendrez un peu plus sur le
développement de ce domaine.
Oui, ce ne sont que des gens formidables.
C'est ainsi que RIKOON, dans les années 80 et 90, a apporté une contribution importante au domaine des réseaux de neurones
à convolution.
Et comme vous le verrez tout au long de ce cours, vous avez pu développer ou aider le monde à
développer quelque chose d'aussi puissant.
Passons maintenant au fonctionnement des réseaux de neurones illusoires.
Vous avez une entrée c'est très simple c'est très simple donc ils ont une image d'entrée.
Il passe par le réseau de neurones illusionnel de can et vous avez une étiquette qui classe cette image comme
quelque chose comme a un Cheeto ou un train à grande vitesse ou quelque chose d'autre.
Maintenant, un peu comme entrer dans un peu plus en détail.
Par exemple, vous pouvez officier néroli a été formé sur certaines images sur certaines images classées ou
images catégorisées avant il été plus élevé.
Après cela, vous pouvez lui donner, disons qu'un réseau de neurones a été formé pour reconnaître les expressions et
les mouvements du visage, vous pouvez lui donner le visage d'une personne souriante, pas seulement un visage comme un dessin d'un visage comme celui-ci, mais
le visage réel d'une personne souriante. .
Et je vais vous dire que cette personne est heureuse et que vous pouvez avoir le visage d’une personne qui fronce les sourcils.
Je vais vous dire que la personne est triste.
Il peut reconnaître ces émotions et, comme vous pouvez le constater, est déjà très puissant en termes
de nombreuses implications différentes, tout comme cet exemple auquel vous pouvez penser tout de suite. Dans les deux cas, je vous donnerai une opérabilité
pour ne pas dire que nous savons que La personne est heureuse ou triste à 100%.
Ce sera 99 ou 98 ou peut-être 80% quand on ne sait pas ce qui se passe et, tout comme nous avons raison, nous pouvons
parfois confondre les choses avec ce qu'elles ne sont pas.
Ou parfois nous pouvons parfois parfois il est tout simplement pas clair si la personne sourit ou fronce les sourcils ou si c'est si c'est un
chien ou un chat ou si c'est un train ou un train de grande vitesse
Parfois, nous ne l’avons pas, nous n’avons pas assez de fonctionnalités, car c’est
ainsi que nous traitons les informations visuelles comme nous l’avons vu depuis le début de ce didacticiel.
Alors, comment un réseau de neurones hébergeant un réseau de neurones est-il capable de reconnaître ces caractéristiques?
Eh bien, tout commence au niveau de base que vous avez.
Supposons qu'une image ait deux images, une image en noir et blanc de deux par deux
pixels et une image en couleur de deux par deux pixels, tandis que les réseaux de neurones exploitent le fait que
l'image en noir et blanc est un tableau bidimensionnel.
Donc, à gauche, nous voyons la représentation visuelle.
Je suppose une sorte de photo.
Et par souci de simplicité, il s’agit simplement d’une manière bidirectionnelle d’image, mais en termes informatiques, c’est
en fait un tableau bidimensionnel avec chacun de ces pixels ayant une valeur comprise entre 0 et 55.
Cela fait donc huit bits d’information pour les deux; la puissance de huit est donc 256.
Donc, donc, les valeurs de 0 à 255 et l’intensité de la couleur.
Et dans ce cas, la couleur blanche ainsi 0 sera un pixel complètement noir.
255 sera un pixel complètement blanc et entre eux vous aurez la gamme d'options de niveaux de gris pour ce
pixel.
Et sur la base de ces informations, les ordinateurs sont ensuite en mesure de travailler avec l'image, ce qui est
un peu comme le point de départ de toute image en tant que représentation numérique sous forme numérique.
Et ce ne sont que des zéros et des zéros qui forment un nombre compris entre 0 et 255 pour chaque pixel, et c’est avec
quoi l’ordinateur fonctionne.
Cela ne fonctionne pas réellement avec vous connaissez des couleurs ou quoi que ce soit cela fonctionne avec les uns et les zéros à la fin de
la journée.
C'est comme un peu comme la base de tout.
Et dans une image couleur, il s'agit en réalité d'un tableau en trois dimensions.
Vous avez Larry Green, pixel bleu, et l’éblouissement rouge, les flèches et ce sens pour RGV rouge
vert-bleu.
Et chacune de ces couleurs a sa propre intensité.
Donc, fondamentalement, un pixel a trois trois valeurs qui lui sont attribuées.
Chacun d'entre eux est compris entre 0 et 256 255.
Et par conséquent, vous pouvez savoir quelle est la couleur exacte de cette image.
En combinant ces trois valeurs et encore une fois, les ordinateurs vont fonctionner avec cela.
Voilà donc le fondement de tout cela: le canal rouge, le canal vert, le canal bleu.
Et enfin, examinons par exemple un exemple très trivial de visage souriant.
En termes informatiques.
Si nous simplifions vraiment les choses au lieu d’avoir de 0 à 255 et d’avoir ces valeurs afin que
nous puissions mieux comprendre les choses et saisir vraiment les concepts que nous allons dire: zéro, blanc: noir,
c’est noir.
Droite.
Nous allons donc simplement simplifier les choses à l'extrême et vous verrez que cette image peut être représentée
ainsi.
La raison pour laquelle nous avons évoqué cette question est que nous entrons dans toutes nos
intuitions. Il nous est possible de structurer une image. Ceci est très simple, mais en même temps, tous
ces concepts peuvent être traduits en 0 2 256 gamme de valeurs et tout applique la même manière là.
Et les étapes sont que nous allons passer si ces images sont une évolution optimale.
Étape numéro deux pool maximum.
L’étape trois met à plat et numérote une connexion complète et je peux imaginer
que tous ces mots ont probablement une grande signification pour vous à l’heure actuelle, mais vous les comprendrez de
manière détaillée à la fin de cette section Faire.
Nous allons donc commencer dans le prochain tutoriel.
Pour le moment, la lecture supplémentaire que vous voudrez peut-être examiner est un article original de Lukens qui a
donné naissance à un réseau de neurones émotionnels.
C'est ce qu'on appelle l'apprentissage par gradient appliqué à la cognition documentaire.
Vous avez peut-être vu cette image avant de naviguer sur Internet.
C'est à partir de ce papier, donc si vous voulez revenir au tout début de la façon dont tout cela s'est passé,
c'est à partir du papier à examiner et j'ai hâte de voir cela dans le prochain tutoriel.
Jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.