Hallo und willkommen zurück zu dem Kurs zum tiefen Lernen.
Heute beginnen wir mit der Faltung neuronaler Netze und werden spannend.
Lass uns direkt eintauchen.
Wir fangen mit einem Bild an.
Was sehen Sie, wenn Sie dieses Bild betrachten?
Sehen Sie eine Person, die Sie ansieht, oder sehen Sie eine Person, die nach rechts schaut, können
Sie sehen, dass Ihr Gehirn sich schwer tut, sich anzupassen, wenn Sie auf die rechte Seite des Bildes schauen.
Schauen Sie sich einfach die rechte Grenze an, an der Sie eine Person sehen, die nach rechts schaut.
Wenn Sie den linken Rand des Bildes betrachten, sehen Sie eine Person, die Sie betrachtet.
Und dies beweist nur, dass das, was unser Gehirn sucht, wenn wir Dinge sehen, Funktionen abhängig von den Funktionen, die es sieht,
abhängig von den Funktionen, die Sie verarbeiten.
Sie kategorisieren Dinge auf bestimmte Weise.
Wenn Sie also auf die rechte Seite des Bildes schauen, sehen Sie bestimmte Merkmale einer Person,
die reiten möchte, weil sie näher an Ihrem Mittelpunkt liegt und daher Ihr Gehirn als Person klassifiziert, die nach
rechts schaut.
Wenn Sie auf die linke Seite des Bildes blicken, sehen Sie weitere Merkmale einer Person, die Sie betrachtet,
und daher klassifiziert Ihr Gehirn es als solche.
Schauen wir uns einen anderen an.
Dies ist ein sehr berühmtes Bild.
Sie haben es wahrscheinlich schon gesehen.
Aber was sehen Sie hier?
Einige Leute werden sagen, dass sie eine junge Dame in einem Kleid sehen, die wegschaut.
Einige Leute sagen, sie sehen eine alte Dame, die einen Schal auf dem Kopf trägt, der nach unten schaut.
Ich werde darauf hinweisen und Sie werden sehen, dass dies sehr offensichtlich werden wird. Dies ist das Gesicht der
jungen Frau, die wegschaut.
Sie schaut in die Ferne als ihren Mantel.
Das ist ihr Haar, das ist ihre kleine Feder in ihrem Haar und auf der anderen Seite.
Dies ist der Kopf der alten Dame, die ihre Nase nach unten schaut, ihren Mund, ihr Kinn, das ist der Schal auf ihrem Kopf,
und sie schaut nach unten.
Wenn Sie also zwei in einem sehen können und je nachdem, welche Funktionen Ihr Gehirn aufnimmt, wechselt es
zwischen der Klassifizierung jedes Bildes als dem einen oder dem anderen.
Die älteste dieser in der gedruckten Arbeit aufgezeichneten Illusionen ist diese.
Es ist die Ente oder das Kaninchen.
Ist das also eine Ente oder ist das ein Kaninchen?
Ein anderes Beispiel.
Und jetzt werde ich ein Bild zeigen, das nur für eine Sekunde betrachtet wird, um zu sehen,
welche Emotionen oder welche visuelle Erfahrung Sie erleben.
Was sehen Sie also, fühlen Sie sich ein bisschen nicht schwindelig, aber ein bisschen geblendet, als würde Ihr Gehirn versuchen zu verstehen und zu
verstehen, was es ist, wie es ist, als würde es versuchen.
Springt zwischen ihren Augen auf und ab und dies ist ein klassisches Beispiel, wenn es bestimmte Merkmale gibt, bei denen dies der
Fall sein könnte, aber das Gehirn kann sich nicht entscheiden.
Und weil beide plausibel erscheinen.
Ja, im Grunde veranschaulichen all diese Beispiele, wie das Gehirn funktioniert, dass es bestimmte Merkmale
in einem Bild oder in dem, was Sie im wirklichen Leben sehen, verarbeitet und dies als klassifiziert.
Sie waren wahrscheinlich in Situationen, in denen Sie schnell über die Schulter schauen und etwas sehen, von dem Sie denken,
dass es nicht weiß, ob es sich um einen Ball handelt, aber es stellt sich heraus, dass es sich um eine Katze handelt, oder Sie denken, es ist ein
Auto.
Es stellt sich heraus, dass es sich um einen Schatten oder solche Dinge handelt, weil Sie nicht genug Zeit haben, um diese
Features zu verarbeiten, oder Sie haben nicht genügend Features, um Dinge als solche zu klassifizieren.
Dies ist für mich sehr interessant, denn das, was wir mit neuronalen Netzwerken mit konvolutionellen neuronalen Netzwerken tun werden, ist sehr
ähnlich und Sie werden feststellen, dass die Art und Weise, wie Computer Bilder verarbeiten,
extrem sein wird Ähnlich wie bei der Verarbeitung von Bildern ist es
sehr wertvoll, diese Dinge zu verstehen und sich daran zu erinnern, dass wir dies so tun.
Und ich werde diese Frau von deinen Bildschirmen nehmen, weil sie wahrscheinlich schon ausgeflippt ist.
Also hier ist etwas anderes.
Hier ist ein Experiment, ein Experiment, das an Computern in einem neuronalen Faltungsnetz durchgeführt wurde, so dass
wir uns langsam vom Menschen zum Computer bewegen.
Und diese Folie stammt von einem Bericht von Geoffrey Hinton, und hier haben Sie im Wesentlichen ein Experiment
beschrieben, das er in einigen herkömmlichen neuronalen Netzwerken durchgeführt hatte, die er trainiert hatte.
Hier sehen Sie drei Bilder, und wir werden sie von links nach rechts durchgehen und sehen, wie Sie sie klassifizieren
und dann sehen, wie sie neu klassifiziert werden können.
Links also, was denkst du, ist das?
Er sagte wahrscheinlich Gepard und Sie werden Recht haben.
Und das ist, was der Computer so gesagt hat, und gleich auf
Anhieb werden wir lernen, wie man diese Bilder liest. Wenn Sie sich eingehend mit den neuronalen Netzen von Call Convolutional
beschäftigen, ist kein Wortspiel beabsichtigt mehr und mehr darüber und deren Verwendung werden Sie viele davon sehen.
Und ich habe tatsächlich gesehen, dass die Leute sie falsch gelesen haben, also hier oben ist Shida, was es wirklich
ist.
Das ist also das eigentlich richtige Etikett des Bildes, das unabhängig von der Verarbeitung das Etikett
der Bilder ist.
Und die Computervision und dann sind die Vermutungen, die die oberen vier oder fünf manchmal des Algorithmus erraten, und ihnen
werden die Wahrscheinlichkeiten gegeben, so dass der Computer oder das neuronale Netzwerk besagten, dass Chitta persönliche Kleidung oder ägyptische
Katze eine der vier sein kann.
Und Gepard hat die höchste Stimme.
In diesem Teil des Kurses verstehen Sie, was diese Stimmen bedeuten und wie sie abgeleitet werden.
Aber im Moment ist es ziemlich intuitiv richtig.
Es ist also ein Gepard in der Realität und das neuronale Netzwerk hat richtig geraten.
Es sagte mit einer Hyperfähigkeit von etwa 95 bis 99 Prozent.
Dann der zweite.
Was denkst du, ist es ein Hochgeschwindigkeitszug.
Und das neuronale Netz konnte zwischen Hochgeschwindigkeitszug-PKW-U-Bahn-Lokomotiven unterscheiden.
Das ist natürlich die erste Wahl.
Es gab viel mehr Möglichkeiten, mit denen diese neuronalen Netzwerke nicht nur vier Kategorien von
Dutzenden von Kategorien gleichzeitig unterscheiden können.
Das sind also die vier Optionen, die er gewählt hat.
Und das ist Hochgeschwindigkeitszug und sein Wille.
Und was glaubst du, das letzte ist es sehr.
Es gibt ein paar Optionen, oder es ist nicht ganz klar, was eine Bratpfanne sein
könnte. Eine Lupe. Es könnte sogar eine Schere sein, die man sagen könnte, während das neuronale Netzwerk sagte, es sei
eine Schere.
Aber Sie können sehen, wie Sie hier etwas falsch machen können.
Zunächst ist es kein sehr klares Bild.
Und Sie können auch sehen, dass die Wahrscheinlichkeiten hier nicht so klar sind, also war das neuronale Netzwerk ein bisschen verwirrt, ein
bisschen unentschlossen, genau wie wir.
Ich sagte also Schere mit der hohen Wahrscheinlichkeit, aber dann hatte es Handglas, mit dem es eigentlich
nicht so weit weg war und an zweiter Stelle Bratpfanne Stethoskop.
Im Grunde können Sie also sehen, dass die Schere die erste Vermutung war, aber die richtige Option war Nummer zwei
und deshalb rot hervorgehoben.
Da gehen wir also dorthin, wozu alle Drogen schon fähig sind.
Und das ist eigentlich eine alte Folie.
Das war vor einigen Jahren.
Jetzt sind sie noch besser und Sie werden sehen, dass Sie aus der praktischen Anwendung, die Sie gemeinsam programmieren werden, zu Mittag
gegessen haben.
Aber jetzt versuchen wir es ein bisschen besser.
Was Convenance oder konvolutionelle neuronale Netze eigentlich sind und warum sind sie so beliebt geworden?
Und sie gewinnen an Popularität, so dass Sie hier einen Vergleich von Google Trends sehen können, den ich erst gestern gemacht habe.
Hier kann man sehen, dass konventionelle illusionale neuronale Netzwerke sogar künstliche neuronale
Netzwerke übernehmen, also eine massive Steigerung.
Und das wird so weitergehen, denn es ist ein sehr wichtiges Feld, in dem alle Dinge
wie beispielsweise selbstfahrende Autos passieren.
Wie erkennen sie Menschen auf der Straße, wie sie Stoppschilder
und ähnliches erkennen können? Wie kann Facebook Bilder oder Personen in Bildern
kennzeichnen? Gesichter erkennen, man musste die Namen hinzufügen.
Jetzt erkennt es nur die Gesichter und fügt gleichzeitig die Namen hinzu.
Nun, konvolutionelle neuronale Netzwerke können auf Facebook sein.
Wenn Jeffrey Hinton der Pate von künstlichen neuronalen Netzwerken und
tiefen Lernens ist, dann ist yalla Kuhn der Großvater von konvolutionellen
neuronalen Netzwerken.
Und Jeffrey Hinton ist jetzt Vorreiter bei Google Young.
Ist der Direktor der Facebook-Forschung zu künstlicher Intelligenz und Professor an der NYU.
Wir werden uns langsam dieses Teils des Kerns bewusst, den wir auf diese Weise aufbauen.
Diese Namen sind so ein Bild von den Profilen der Leute, die dieses Feld fahren, und als Nächstes werden in den nächsten Pars ein
paar mehr erfahren, und wir haben diese ganze Mafia, wie sie sich selbst nennen oder Sie anrufen
können Sie sind Mafia oder Verschwörung des tiefen Lernens, und Sie erfahren etwas mehr darüber, wie sich
dieses ganze Feld entwickelt hat.
Ja, es sind nur einige großartige Leute.
Und so leistete RIKOON in den 80er und 90er Jahren einen wichtigen Beitrag auf dem Gebiet der
Faltungsneuralnetze.
Und wie Sie in diesem Kurs sehen werden, konnte die Welt etwas entwickeln, das
so extrem mächtig ist.
Also weiter mit der Frage, wie illusionale neuronale Netzwerke funktionieren können.
Sie haben einen Eingang, es ist sehr einfach, es ist sehr einfach, so dass sie ein Eingabebild haben.
Es geht durch das illusionale neuronale Netzwerk, und Sie haben ein Etikett, so dass dieses Bild als
etwas klassifiziert wird, das einen Cheeto oder einen Hochgeschwindigkeitszug oder etwas anderes hat.
Nun wie ein bisschen mehr ins Detail gehen.
Zum Beispiel können Sie Offizier Neroli auf bestimmte Bilder auf bestimmten klassifizierten Bildern oder kategorisierten Bildern
zuvor trainiert haben, bevor es höher war.
Danach können Sie sagen, dass ein neuronales Netzwerk trainiert wurde, um Gesichtsausdrücke und Bewegungen zu erkennen.
Sie können ihm ein Gesicht einer lächelnden Person geben, nicht nur ein Gesicht wie eine Zeichnung eines Gesichts wie dieses, sondern das
tatsächliche Gesicht einer lächelnden Person .
Und ich sage Ihnen, dass diese Person glücklich ist und Sie können ein Gesicht von einer Person bekommen, die die Stirn runzelt.
Ich sage dir, dass die Person traurig ist.
Er kann diese Emotionen erkennen, und wie Sie sehen können, ist dies in Bezug auf so viele
verschiedene Implikationen bereits sehr mächtig. Nur ein Beispiel, an das Sie sofort denken können. In beiden Fällen werde ich Ihnen eine Bedienbarkeit geben, damit
Sie nicht sagen, dass Sie uns kennen. Die Person ist zu 100 Prozent glücklich oder traurig.
Es wird 99 oder 98 oder vielleicht 80 Prozent sein, wenn es nicht klar ist, was los ist. So wie wir Recht haben, können
wir manchmal Dinge mit dem verwechseln, was sie nicht tun.
Oder manchmal können wir manchmal einfach nicht klar sein, ob die Person lächelt oder die Stirn runzelt oder ob es sich um einen Hund oder
eine Katze handelt oder ob es sich um einen Zug oder einen Hochgeschwindigkeitszug handelt.
Gut, manchmal haben wir nicht die Möglichkeit, dass wir nicht genug Funktionen in allen
Funktionen sehen, denn so verarbeiten wir visuelle Informationen, wie wir es von Beginn dieses Tutorials aus gesehen haben.
Wie aber kann ein neuronales Netzwerk, das ein neuronales Netzwerk enthält, diese Merkmale erkennen?
Nun, alles beginnt auf dem sehr grundlegenden Niveau, das Sie haben.
Nehmen wir an, Sie haben ein Bild mit zwei Bildern, eines ist ein Schwarzweißbild mit
zwei mal zwei Pixeln, und eines ist ein Farbbild mit zwei mal zwei Pixeln, während neuronale Netzwerke die Tatsache
nutzen, dass das Schwarzweißbild ein zweidimensionales Array ist.
So wie wir es jetzt auf der linken Seite sehen, ist es nur die visuelle Darstellung.
Ich vermute eine Art Bild.
Der Einfachheit halber ist dies nur eine zweidimensionale Darstellung, aber computergestützt handelt es sich eigentlich
um ein zweidimensionales Array, bei dem jedes einzelne Pixel einen Wert zwischen 0 und 55 hat.
Das sind also acht Informationsbits, um die zwei auf die Leistung von acht ist 256.
Also die Werte von 0 bis 255 und das ist die Intensität der Farbe.
Und in diesem Fall ist die Farbe Weiß ein vollständig schwarzer Pixel.
255 ist ein vollständig weißes Pixel und dazwischen haben Sie den Graustufenbereich der möglichen Optionen für dieses
Pixel.
Auf der Grundlage dieser Informationen können Computer dann mit dem Bild arbeiten, und dies ist in gewisser
Weise der Ausgangspunkt, dass jedes Bild tatsächlich eine digitale Darstellung hat und eine digitale Form hat.
Und das sind im Grunde nur Einsen und Nullen, die für jeden einzelnen Pixel eine Zahl von 0 bis 255 bilden, und damit arbeitet
der Computer.
Es funktioniert eigentlich nicht mit den Farben oder irgendetwas mit den Einsen und Nullen am Ende des
Tages.
Das ist so ähnlich wie das Fundament von allem.
Und in einem Farbbild handelt es sich eigentlich um ein dreidimensionales Array.
Sie haben blaues Pixel-Blau, Larry Green und die rote Blendung und die Pfeile und das Gefühl für
RGV-Rot-Grün-Blau.
Und jede dieser Farben hat ihre eigene Intensität.
Grundsätzlich sind einem Pixel drei drei Werte zugewiesen.
Jeder von ihnen ist zwischen 0 und 256 255.
Und so können Sie herausfinden, welche Farbe genau dieses Pixel hat.
Durch die Kombination dieser drei Werte werden Computer wieder damit arbeiten.
Das ist also die Grundlage dafür, dass der rote Kanal der grüne Kanal der blaue Kanal ist.
Zum Schluss noch ein Beispiel eines sehr trivialen Beispiels für ein lächelndes Gesicht.
Computergesteuert.
Wenn wir einfach die Dinge wirklich vereinfachen, anstatt zwischen 0 und 255 zu haben und diese Werte zu haben, nur
damit wir die Dinge besser verstehen und die Konzepte wirklich verstehen können, werden wir sagen, dass Null weiß ist,
schwarz ist.
Recht.
Wir vereinfachen also die Dinge extrem und Sie werden sehen, dass dieses Bild so dargestellt werden
kann.
Der Grund, warum wir dies angesprochen haben, ist, dass
wir uns auf all unsere Intuitionen stützen, wie wir es
schaffen, ein Bild zu strukturieren Wertebereich und alles gilt dort genauso.
Und die Schritte werden wir durchlaufen, wenn diese Bilder eine optimale Evolution darstellen.
Schritt Nummer zwei max Pooling.
Schritt Nummer drei Abflachung und Schritt Nummer eine vollständige Verbindung, und ich kann mir vorstellen,
dass Ihnen wahrscheinlich alle diese Wörter im Moment viel bedeuten, aber am Ende dieses Abschnitts des Kurses werden Sie sie
sehr genau verstehen und genau das, was sie sind tun.
Wir werden also mit dem nächsten Tutorial beginnen.
Für den Moment ist die zusätzliche Lektüre, die Sie vielleicht näher untersuchen möchten, eine junge Lukens Originalarbeit,
die zu emotionalen neuronalen Netzwerken geführt hat.
Es wird gradientenbasiertes Lernen genannt, das auf die dokumentarische Kognition angewendet wird.
Sie haben dieses Bild möglicherweise schon gesehen, bevor Sie im Internet herumgleiten.
Es ist aus diesem Artikel. Wenn Sie also zu den Anfängen zurückkehren möchten, wie alles passiert ist, wo alles entstanden ist, dann
ist dies der Artikel, den Sie sich ansehen sollten. Ich freue mich darauf, im nächsten Tutorial zu sehen.
Bis dahin tiefes Lernen genießen.