Halo dan selamat datang kembali ke kursus belajar yang mendalam.
Hari ini kita memulai jaringan saraf convolutional akan menjadi menarik.
Mari selami itu.
Kita akan memulai dengan sebuah gambar.
Apa yang Anda lihat ketika Anda melihat gambar ini.
Apakah Anda melihat seseorang menatap Anda atau apakah Anda melihat seseorang melihat ke kanan Anda dapat
melihat bahwa otak Anda sedang berjuang sedang berjuang untuk menyesuaikan diri jika Anda melihat ke sisi kanan gambar.
Lihat saja perbatasan sebelah kanan di mana Anda akan melihat seseorang melihat ke kanan.
Jika Anda melihat batas kiri gambar Anda akan melihat seseorang melihat Anda.
Dan ini membuktikan bahwa apa yang dicari otak kita ketika kita melihat sesuatu adalah fitur tergantung pada fitur yang
dilihatnya tergantung pada fitur yang Anda proses.
Anda mengategorikan sesuatu dengan cara tertentu.
Jadi ketika Anda melihat di sisi kanan gambar, Anda melihat fitur tertentu dari seseorang yang ingin
mengendarai karena mereka lebih dekat ke pusat fokus Anda dan oleh karena itu otak Anda diklasifikasikan sebagai orang yang melihat
ke kanan.
Ketika Anda melihat ke sisi kiri gambar, Anda melihat lebih banyak fitur seseorang yang melihat Anda
dan oleh karena itu otak Anda mengklasifikasikannya.
Jadi mari kita lihat yang lain.
Ini adalah gambar yang sangat terkenal.
Anda mungkin sudah melihatnya.
Tapi apa yang kamu lihat di sini.
Jadi beberapa orang akan mengatakan bahwa mereka melihat seorang wanita muda mengenakan gaun yang memalingkan muka.
Beberapa orang mengatakan mereka melihat seorang wanita tua mengenakan syal di kepalanya menunduk.
Jadi saya akan menunjukkan ini dan Anda akan melihat itu akan menjadi sangat jelas jadi ini adalah wajah wanita
muda yang memalingkan muka.
Dia melihat ke kejauhan sebagai mantelnya.
Itu rambutnya, itu bulu kecilnya di rambutnya dan di sisi lain.
Ini adalah kepala wanita tua yang melihat ke bawah hidungnya, dagunya, itu syal di kepalanya dan dia
melihat ke bawah.
Jadi seperti yang Anda lihat dua dalam satu dan tergantung pada fitur mana yang diambil otak Anda, itu
akan beralih antara mengklasifikasikan setiap gambar sebagai satu atau yang lain.
Salah satu ilusi tertua yang dicatat dalam karya cetak ini adalah ilusi ini.
Ini bebek atau kelinci.
Jadi ini bebek atau kelinci?
Contoh lain.
Dan sekarang saya akan menunjukkan gambar yang hanya sebentar saja lihat saja dan lihat apa emosi apa
atau pengalaman visual seperti apa yang Anda alami.
Jadi apa yang Anda lihat apakah Anda merasa sedikit tidak pusing tetapi sedikit terpesona seperti otak Anda yang mencoba
untuk mencoba dan memahami seperti apa ia berusaha.
Melompat di antara matanya ke atas dan ke bawah mata dan ini adalah contoh klasik ketika ada fitur tertentu di mana bisa
jadi ini bisa jadi itu tetapi otak Anda tidak bisa memutuskan.
Dan karena keduanya tampak masuk akal.
Ya, jadi pada dasarnya semua contoh ini menggambarkan kepada kami bagaimana otak bekerja sehingga memproses
fitur-fitur tertentu pada gambar atau pada apa pun yang Anda lihat dalam kehidupan nyata dan mengklasifikasikannya sebagai.
Anda mungkin berada dalam situasi ketika Anda melihat dari atas bahu Anda dengan cepat dan
Anda melihat sesuatu yang Anda pikir itu saya tidak tahu apakah itu seperti bola, tetapi ternyata kucing atau Anda pikir itu adalah
mobil.
Ternyata menjadi bayangan atau hal-hal seperti itu karena Anda tidak punya cukup waktu untuk memproses fitur-fitur
itu atau Anda tidak memiliki cukup fitur untuk mengklasifikasikan hal-hal seperti itu.
Dan ini bagi saya ini sangat menarik karena apa yang akan kita lakukan dengan jaringan saraf dengan jaringan saraf
convolutional sangat mirip dan Anda akan menemukan bahwa cara komputer akan memproses gambar
akan menjadi sangat mirip dengan cara kita memproses gambar sehingga sangat
berharga untuk dipahami dan hanya mengingat hal-hal ini bahwa ini adalah bagaimana kita melakukannya.
Dan saya akan mengambil wanita ini dari layar Anda karena dia mungkin sudah panik sekarang.
Jadi, ini sesuatu yang berbeda.
Berikut ini eksperimen yang dilakukan pada komputer di jaringan saraf convolutional sehingga kami
perlahan-lahan pindah dari manusia ke komputer.
Dan slide ini dari yang diceritakan oleh Geoffrey Hinton dan di sini Anda pada dasarnya menggambarkan sebuah
eksperimen yang telah ia lakukan pada beberapa jaringan saraf konvensional yang ia latih.
Jadi di sini Anda melihat tiga gambar dan kita akan melihat dengan kiri ke kanan dan melihat bagaimana Anda akan mengklasifikasikan
mereka dan kemudian melihat bagaimana mereka dapat diklasifikasikan ulang.
Jadi di sebelah kiri menurut Anda ini apa.
Dia mungkin berkata cheetah dan kamu akan benar.
Dan inilah yang dikatakan komputer dan saat itu juga kita akan
belajar cara membaca gambar-gambar ini karena jika Anda akan masuk jauh ke dalam panggilan jaringan saraf convolutional tidak ada kata
pun dimaksudkan Anda akan mulai belajar semakin banyak dan menggunakan mereka Anda akan melihat banyak ini.
Jadi, dan saya benar-benar melihat orang membacanya dengan tidak benar, jadi di sini di atas Shida adalah apa yang
sebenarnya.
Jadi itulah label gambar yang sebenarnya sebenarnya, itulah label gambar itu, apa pun pemrosesan
yang dilakukan.
Dan visi komputer dan kemudian di sini adalah tebakan empat atau lima teratas tebakan algoritma dan mereka
diberikan probabilitas sehingga komputer berkata atau jaringan saraf mengatakan pakaian pribadi Chitta atau kucing Mesir bisa
menjadi salah satu dari empat.
Dan cheetah memiliki suara tertinggi.
Dan di sepanjang bagian Kursus ini Anda memahami apa arti suara-suara ini dan bagaimana mereka diperoleh.
Tetapi untuk sekarang ini cukup intuitif.
Jadi itu adalah cheetah dalam kenyataan dan jaringan saraf menebak dengan benar.
Katanya dengan kemampuan hyper sekitar 95 99 persen.
Lalu yang kedua.
Menurut Anda, apakah itu kereta peluru?
Dan jaringan saraf mampu membedakan antara kereta peluru penumpang kereta bawah tanah, lokomotif listrik.
Itu adalah pilihan utama tentu saja.
Ada lebih banyak pilihan yang dipelajari jaringan saraf ini untuk membedakan tidak hanya empat kategori dari puluhan
ribu kategori pada saat yang bersamaan.
Jadi itulah empat opsi yang dipilihnya.
Dan itulah kereta peluru dan kemauannya.
Jadi menurut Anda yang terakhir itu sangat.
Ada beberapa pilihan atau tidak terlalu jelas apa itu bisa menjadi penggorengan
bisa menjadi kaca pembesar itu bahkan mungkin beberapa gunting mungkin beberapa mengatakan sementara jaringan saraf mengatakan itu
adalah gunting.
Tapi Anda bisa melihat bagaimana Anda bisa salah di sini.
Pertama-tama ini bukan gambar yang sangat jelas.
Dan Anda juga dapat melihat bahwa probabilitasnya tidak sejelas di sini sehingga jaringan saraf agak bingung sedikit
bimbang sama seperti kita.
Jadi saya katakan Gunting dengan probabilitas tinggi tetapi kemudian memiliki gelas tangan yang
sebenarnya tidak jauh dari tempat kedua dan stetoskop penggorengan.
Jadi pada dasarnya di sini Anda dapat melihat bahwa gunting adalah tebakan pertama tetapi pilihan yang benar adalah nomor dua dan itulah sebabnya
itu disorot dengan warna merah.
Jadi begitulah yang sudah mampu dilakukan semua obat.
Dan ini sebenarnya slide yang cukup lama.
Ini beberapa tahun yang lalu.
Sekarang mereka lebih baik dan Anda akan melihat bahwa dari aplikasi praktis yang akan Anda koding bersama makan
siang.
Tapi sekarang mari kita coba ini sedikit lebih baik.
Apa yang disebut dengan jaringan saraf konvolusional atau konvolusional dan mengapa mereka begitu populer.
Dan mereka benar-benar mendapatkan popularitas sehingga Anda dapat melihat di sini perbandingan Google Trends yang baru saya lakukan kemarin.
Di sini Anda dapat melihat bahwa konvensi jaringan saraf tiruan bahkan mengambil alih
jaringan saraf tiruan sehingga peningkatan besar.
Dan ini akan terus seperti itu karena itu adalah bidang yang sangat penting di situlah semua hal terjadi
seperti mobil yang bisa menyetir sendiri.
Bagaimana mereka mengenali orang-orang di jalan, bagaimana mengenali tanda berhenti dan hal-hal seperti itu, bagaimana
cara agar Facebook dapat menandai gambar atau orang dalam gambar dan tidak hanya seperti mengingat sebelumnya tahun lalu Anda
harus memberi tahu orang lain sendiri maka kenali wajah Anda harus menambahkan nama.
Dan sekarang hanya mengenali wajah-wajah dan menambahkan nama-nama pada saat yang sama.
Nah itulah yang mampu dilakukan oleh jaringan saraf convolutional seperti di Facebook.
Jika Jeffrey Hinton adalah ayah baptis dari jaringan saraf tiruan dan pembelajaran mendalam maka yalla Kuhn adalah
kakek dari jaringan saraf convolutional yang Lukken adalah murid dari Jeffrey Hinton dan pada kenyataannya di sini Anda
dapat melihatnya bersama.
Dan Jeffrey Hinton sekarang adalah pelopor de-planing di Google young.
Adalah direktur penelitian kecerdasan buatan Facebook dan juga seorang profesor di NYU.
Jadi kita perlahan-lahan menyadari bagian inti ini perlahan-lahan kita bangun dengan cara ini.
Nama-nama ini adalah jenis gambar profil orang-orang yang mengendarai bidang ini dan selanjutnya dalam beberapa pars berikutnya akan mengetahui tentang beberapa lagi
dan kami akan memiliki seluruh Mafia ini saat mereka menyebut diri mereka atau Anda dapat
menelepon mereka mafia atau konspirasi pembelajaran mendalam dan Anda akan belajar lebih banyak tentang bagaimana
seluruh bidang ini dikembangkan.
Ya hanya ini beberapa orang hebat.
Dan begitu RIKOON kembali pada tahun 80-an dan 90-an membuat kontribusi signifikan ke bidang jaringan saraf
convolutional.
Dan seperti yang akan Anda lihat sepanjang kursus ini telah mampu mengembangkan atau membantu dunia mengembangkan
sesuatu yang sangat kuat.
Jadi pindah ke bagaimana ilusi jaringan saraf bekerja.
Anda memiliki input, sangat sederhana, sangat mudah sehingga mereka memiliki gambar input.
Ini berjalan melalui jaringan saraf ilusi dan Anda memiliki label sehingga mengklasifikasikan gambar sebagai
sesuatu seperti memiliki Cheeto atau kereta peluru atau sesuatu yang lain.
Sekarang agak suka sedikit lebih detail.
Misalnya Anda dapat petugas neroli telah dilatih tentang gambar tertentu pada gambar rahasia tertentu atau gambar yang
dikategorikan sebelum ada yang lebih tinggi sebelumnya.
Setelah itu Anda dapat memberikannya katakanlah jaringan saraf telah dilatih untuk mengenali ekspresi wajah dan
gerakan Anda dapat memberikannya wajah orang yang tersenyum bukan hanya wajah seperti gambar wajah seperti ini tetapi wajah sebenarnya
dari seseorang yang tersenyum .
Dan saya akan memberitahu Anda bahwa orang itu bahagia dan Anda bisa mendapatkan wajah orang yang mengerutkan kening.
Saya akan memberitahu Anda bahwa orang itu sedih.
Dia dapat mengenali emosi-emosi ini dan seperti yang Anda lihat itu sudah sangat kuat dalam hal begitu
banyak implikasi yang berbeda, hanya satu contoh ini yang dapat Anda pikirkan segera dan dalam kedua kasus saya akan memberi Anda operabilitas sehingga
tidak akan mengatakan Anda tahu kami ' kembali 100 persen orang itu bahagia atau sedih.
Itu akan menjadi 99 atau 98 atau mungkin 80 persen ketika tidak jelas tentang apa yang terjadi dan sama seperti kita
benar kadang-kadang kita bisa salah mengira hal-hal yang bukan.
Atau kadang-kadang kita bisa terkadang tidak jelas apakah orang itu tersenyum atau mengerutkan kening atau apakah itu
anjing atau kucing atau apakah itu kereta atau kereta peluru.
Baiklah kadang-kadang kita tidak memilikinya kita belum melihat cukup banyak fitur semuanya turun
ke fitur karena itulah bagaimana kami memproses informasi visual seperti yang kita lihat dari awal tutorial ini.
Jadi tetapi bagaimana jaringan saraf perumahan jaringan saraf dapat mengenali fitur-fitur ini.
Semuanya dimulai pada tingkat paling dasar yang Anda miliki.
Katakanlah Anda memiliki gambar. Anda memiliki dua gambar, satu adalah gambar hitam dan putih
dua kali dua piksel dan satu adalah gambar warna dua kali dua piksel, sementara jaringan saraf memanfaatkan fakta
bahwa gambar hitam putih adalah array dua dimensi.
Jadi cara kita melihatnya sekarang di sebelah kiri hanyalah representasi visual.
Saya kira semacam gambar.
Dan demi kesederhanaan itu hanya dua cara untuk gambar tetapi dalam istilah komputer itu
sebenarnya array dua dimensi dengan setiap satu dari piksel tersebut memiliki nilai antara 0 dan 55.
Jadi itu delapan bit informasi ke dua dengan kekuatan delapan adalah 256.
Jadi karena itu nilai dari 0 hingga 255 dan itulah intensitas warna.
Dan dalam hal ini warna putih sehingga 0 akan menjadi piksel yang sepenuhnya hitam.
255 akan menjadi piksel yang sepenuhnya putih dan di antara mereka Anda memiliki rentang pilihan skala abu-abu untuk piksel
ini.
Dan berdasarkan informasi itu komputer dapat kemudian bekerja dengan gambar dan itu semacam
titik awal bahwa setiap gambar sebenarnya memiliki representasi digital memiliki bentuk digital.
Dan itu pada dasarnya hanya satu dan nol yang membentuk angka 0 hingga 255 untuk setiap piksel tunggal dan itulah yang bekerja
dengan komputer.
Ini tidak benar-benar bekerja dengan Anda tahu warna atau apa pun itu bekerja dengan yang dan nol pada akhir
hari.
Itu seperti fondasi dari semuanya.
Dan dalam gambar berwarna sebenarnya adalah array tiga dimensi.
Anda punya piksel biru biru Larry Green dan silau merah dan panah dan pengertian itu untuk RGV merah hijau
biru.
Dan masing-masing warna itu memiliki intensitasnya sendiri.
Jadi pada dasarnya sebuah pixel memiliki tiga nilai yang ditugaskan padanya.
Masing-masing dari mereka adalah antara 0 dan 256 255.
Dan karena itu Anda dapat mengetahui apa gambar ini, apa warna tepatnya piksel ini.
Dengan menggabungkan ketiga nilai dan lagi komputer akan bekerja dengan itu.
Jadi itulah dasar dari semua itu yaitu saluran merah, saluran hijau, saluran biru.
Dan akhirnya mari kita lihat contoh contoh yang sangat sepele dari wajah tersenyum.
Dalam istilah komputer.
Jika kita benar-benar menyederhanakan berbagai hal alih-alih memiliki dari 0 hingga 255 dan memiliki nilai-nilai itu hanya agar kita
dapat memahami hal-hal dengan lebih baik dan benar-benar memahami konsep yang akan kita katakan nol adalah putih, hitam
adalah hitam.
Kanan.
Jadi kita hanya akan menyederhanakan hal-hal yang ekstrem dan Anda akan melihat bahwa gambar itu dapat direpresentasikan seperti
itu.
Jadi alasan mengapa kita mengemukakan ini adalah karena kita masuk ke semua intuisi kita. Kita
harus membuat struktur gambar seperti ini yang sangat sederhana tetapi pada saat yang sama maka semua konsep
tersebut dapat diterjemahkan kembali ke 0 2 256 rentang nilai dan semuanya berlaku dengan cara yang sama di sana.
Dan langkah-langkah yang akan kita lalui jika gambar-gambar ini optimal satu evolusi.
Langkah nomor dua penyatuan maks.
Langkah nomor tiga perataan dan langkah nomor koneksi penuh dan saya bisa membayangkan bahwa mungkin
semua kata-kata ini sangat berarti bagi Anda saat ini tetapi pada akhir bagian ini tentu saja Anda akan mengerti
mereka dengan sangat rinci dan persis apa yang mereka perbuatan.
Jadi kita akan mulai di tutorial selanjutnya.
Untuk saat ini bacaan tambahan yang mungkin ingin Anda lihat adalah kertas asli Lukens muda
yang memunculkan jaringan saraf emosional.
Ini disebut pembelajaran berbasis gradien yang diterapkan pada kognisi dokumenter.
Anda mungkin telah melihat gambar ini sebelum mengambang di Internet.
Ini dari makalah itu jadi jika Anda ingin kembali ke permulaan dari bagaimana semuanya terjadi dari mana semua ini
berasal dari makalah ini untuk melihat ke dalam dan saya berharap untuk melihat di tutorial berikutnya.
Sampai kemudian menikmati pembelajaran yang mendalam.