Ciao e bentornati al corso di deep learning.
Oggi stiamo dando il via alle reti neurali convoluzionali sarà eccitante.
Entriamo direttamente in esso.
Iniziamo con un'immagine.
Cosa vedi quando guardi questa immagine.
Vedi una persona che ti guarda o vedi una persona che guarda a destra puoi
vedere che il tuo cervello sta lottando sta lottando per adattarsi se guardi nella parte destra dell'immagine.
Basta guardare il bordo destro lì che vedrai una persona che guarda a destra.
Se guardi il bordo sinistro dell'immagine vedrai una persona che ti guarda.
E ciò dimostra che ciò che il nostro cervello sta cercando quando vediamo le cose sono caratteristiche a seconda delle caratteristiche
che vede a seconda delle caratteristiche che elaborate.
Si categorizzano le cose in determinati modi.
Quindi, quando guardi sul lato destro dell'immagine, vedi alcune caratteristiche di una persona che cerca di cavalcare
perché sono più vicine al centro di messa a fuoco e quindi il tuo cervello classifica come una persona che
guarda a destra.
caratteristiche di una persona che ti guarda e quindi il tuo cervello la classifica come tale.
Quando guardi sul lato sinistro dell'immagine vedi più
Diamo un'occhiata a un altro.
Questa è un'immagine molto famosa.
Probabilmente l'hai già visto.
Ma quello che vedi qui.
Quindi alcune persone diranno che vedono una giovane donna che indossa un vestito che distoglie lo sguardo.
Alcuni dicono di vedere una vecchia signora con una sciarpa in testa che guarda in basso.
vedrai che diventerà molto ovvio quindi questo è il volto della giovane donna che distoglie lo sguardo.
Quindi lo indicherò e
Sta guardando in lontananza come il suo cappotto.
Sono i suoi capelli che sono la sua piccola piuma tra i suoi capelli e d'altra parte.
Questa è la testa della vecchia signora che osserva il suo naso, la sua bocca il suo mento che è la sciarpa sulla sua testa
e lei sta guardando in giù.
Quindi, come puoi vedere due in uno e in base a quali caratteristiche il tuo cervello
capta, passerà dalla classificazione di ogni immagine all'uno o all'altro.
La più antica di queste illusioni registrata nel lavoro stampato è questa.
È l'anatra o il coniglio.
Quindi questa è un'anatra o è un coniglio?
Un altro esempio.
E ora ho intenzione di mostrare un'immagine che sarà solo per un secondo solo a guardarlo e vedere cosa cosa emozioni
o che tipo di esperienza visiva esperienza che si passa attraverso.
Quindi, cosa vedi ti senti un po 'non vertiginoso ma un po' abbagliato come il tuo cervello sta cercando di
provare a capire che cosa è come sta provando.
questo è un classico esempio di quando ci sono certe caratteristiche in cui potrebbe essere questo, ma il tuo cervello non può decidere.
Sta saltando tra gli occhi su e giù per gli occhi e
E perché entrambi sembrano plausibili.
Sì, in pratica tutti questi esempi ci illustrano come funziona il cervello che elabora determinate
caratteristiche su un'immagine o su qualsiasi cosa tu veda nella vita reale e lo classifica come.
Probabilmente ti sei trovato in situazioni in cui guardi velocemente le spalle e vedi qualcosa
che pensi sia che non so se è come una palla ma si rivela essere un gatto o pensi che sia
un'auto.
tempo per elaborare quelle funzioni o non hai abbastanza funzioni per classificare le cose in quanto tali.
Si rivela essere un'ombra o cose del genere perché non hai abbastanza
E questo per me è molto interessante perché quello che faremo con le reti neurali con reti neurali convoluzionali è
molto simile e scoprirai che il modo in cui i computer elaboreranno le immagini
sarà estremamente simile al modo in cui stiamo elaborando le immagini, quindi
è molto importante capire e solo ricordare queste cose che è così che lo
facciamo.
E toglierò questa signora dagli schermi perché probabilmente è già fuori di testa ormai.
Quindi qui c'è qualcosa di diverso.
Ecco un esperimento su un esperimento fatto su computer su rete neurale convoluzionale, quindi
ci stiamo lentamente spostando dall'uomo al computer.
E questa diapositiva è da un racconto di Geoffrey Hinton e qui hai sostanzialmente descritto
un esperimento che aveva fatto su alcune reti neurali convenzionali che aveva addestrato.
Quindi qui vedete tre immagini e le esamineremo da sinistra a destra per vedere come le classificherete
e poi vedremo come possono essere riclassificate.
Quindi a sinistra cosa pensi che sia.
Probabilmente ha detto cheetah e avrai ragione.
E questo è quello che il computer ha detto così e subito
dopo abbiamo imparato a leggere queste immagini, perché se hai intenzione di andare in profondità nelle reti neuronali convoluzionali, nessun
gioco di parole intende iniziare a imparare sempre più e usandoli li vedrai molti di questi.
Quindi e ho visto le persone leggerle in modo errato, quindi qui in cima Shida è quello che è in
realtà.
Quindi questa è l'etichetta corretta effettiva dell'immagine che è l'etichetta delle immagini indipendentemente
da qualsiasi elaborazione.
ha detto o la rete neurale ha detto che l'abbigliamento personale di Chitta o gatto egiziano può essere uno dei quattro.
E la visione del computer e poi qui sono le supposizioni delle quattro o cinque ipotesi a volte dell'algoritmo e vengono
date le probabilità in modo che il computer
E il ghepardo ha il voto più alto.
E in questa parte del Corso capisci cosa significano questi voti e come sono derivati.
Ma per ora è abbastanza intuitivo.
Quindi è un ghepardo nella realtà e la rete neurale ha indovinato.
Diceva con un'iperabilità del 95 99 percento circa.
Quindi il secondo.
Cosa ne pensi, è che è un treno proiettile.
E la rete neurale è stata in grado di distinguere tra locomotiva elettrica treno treno passeggeri treno
proiettile.
Quelli sono la scelta migliore, naturalmente.
Aveva molte più opzioni che queste reti neurali imparano a distinguere non solo da quattro categorie da dozzine
di migliaia di categorie allo stesso tempo.
Quindi quelle sono le quattro opzioni che ha scelto.
E così questo è il treno proiettile e la sua volontà.
E quindi, cosa ne pensi l'ultimo è davvero.
Ci sono un paio di opzioni o non è molto chiaro cosa potrebbe essere una padella potrebbe
essere una lente di ingrandimento potrebbe essere anche forse un paio di forbici alcuni potrebbero dire, mentre la rete neurale ha detto che era
un paio di forbici.
Ma puoi vedere come puoi sbagliare qui.
Prima di tutto non è un'immagine molto chiara.
E anche tu puoi vedere che le probabilità non sono così chiare qui così la rete neurale era un po 'confusa
un po' indecisa proprio come noi.
Così ho detto Scissors con l'alta probabilità ma poi aveva il vetro a mano che in realtà
era con non poco lontano in seconda posizione e lo stetoscopio per padella.
Quindi, in pratica, qui puoi vedere che le forbici erano la prima ipotesi, ma l'opzione corretta era la seconda e per
questo è evidenziata in rosso.
Quindi eccoci qui. Ecco di cosa sono già capaci tutti i farmaci.
E questa è in realtà una vecchia diapositiva.
Questo è stato diversi anni fa.
sono ancora meglio e vedrai che dall'applicazione pratica che starai codificando insieme hai pranzato.
Ora
Ma ora proviamo un po 'meglio.
Quali sono le reti neurali convenzionali o convoluzionali e perché hanno guadagnato così tanta popolarità.
E stanno guadagnando popolarità, quindi puoi vedere qui un confronto su Google Trends che ho fatto solo ieri.
Qui puoi vedere che le reti neurali illusorie della convenzione stanno prendendo il controllo anche
delle reti neurali artificiali, quindi un enorme aumento.
E continuerà così, perché è un campo molto importante quello in cui accadono tutte le cose come
le auto che guidano da soli.
Come riconoscono le persone sulla strada come riconoscere i segnali di stop e cose del genere come
fa Facebook come Facebook in grado di taggare le immagini o le persone nelle immagini e non solo come ricorda anni
fa che dovevi dirlo alle persone allora sarebbe riconoscere i volti che dovevi aggiungere i nomi.
E ora riconosce solo i volti e aggiunge i nomi allo stesso tempo.
Bene, questo è ciò che le reti neurali convoluzionali sono in grado di utilizzare su Facebook.
Se Jeffrey Hinton è il padrino delle reti neurali artificiali e dell'apprendimento profondo, allora Yalla Kuhn
è il nonno delle reti neurali convoluzionali Lukken è uno studente di Jeffrey Hinton e in effetti
qui puoi vederle insieme.
E Jeffrey Hinton ora è pioniere della depurazione di Google Young.
È il direttore della ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook e anche un professore alla New York University.
Quindi siamo lentamente consapevoli di questa parte del nucleo che lentamente stiamo costruendo in questo modo.
Questi nomi sono questo tipo di foto dei profili delle persone che stanno guidando questo campo e il prossimo paio di pars
ne conosceranno altre e avremo tutta questa Mafia come si chiamano o puoi chiamare loro
mafia o cospirazione di apprendimento profondo e imparerai un po 'di più su come è
stato sviluppato questo intero campo.
Sì, sono solo delle grandi persone fantastiche.
E così RIKOON negli anni '80 e '90 ha dato un contributo significativo al campo delle reti
neurali convoluzionali.
E come vedrai durante questo corso è stato in grado di sviluppare o aiutare il mondo a sviluppare
qualcosa di così estremamente potente.
Quindi passare a come funzionano le reti neurali illusorie.
Hai un input è molto semplice è molto semplice quindi hanno un'immagine di input.
Attraversa la rete neurale illusoria e si ha un'etichetta in modo da classificare quell'immagine
come qualcosa che ha un Cheeto o un treno proiettile o qualcos'altro.
Ora è come andare un po 'più in dettaglio.
Ad esempio, è possibile che l'agente neroli sia stato istruito su determinate immagini su determinate immagini classificate
o su immagini categorizzate prima che esistesse prima.
Dopodiché puoi darlo diciamo che una rete neurale è stata addestrata a riconoscere le espressioni facciali e le mozioni
che puoi dargli un volto di una persona sorridente, non solo una faccia come un disegno di una faccia come questa, ma il volto
reale di una persona che sorride .
E ti dirò che quella persona è felice e puoi avere una faccia da persona accigliata.
Ti dirò che la persona è triste.
Riesce a riconoscere queste emozioni e, come puoi vedere, è già molto potente in termini di così
tante diverse implicazioni, solo un esempio a cui puoi pensare immediatamente e in entrambi i casi ti darò una operabilità, quindi non dirà
che sai che siamo noi " re al 100 per cento la persona è felice o triste.
Sarà 99 o 98 o forse 80 percento quando non è chiaro cosa sta succedendo e proprio come abbiamo ragione a
volte possiamo scambiare le cose per quello che non sono.
O a volte possiamo a volte non è chiaro se la persona sorride o aggrotta la fronte o se è un
cane o un gatto o se è un treno o un treno proiettile.
così che elaboriamo le informazioni visive come abbiamo visto dall'inizio di questo tutorial.
D'accordo a volte non ce l'abbiamo, non abbiamo visto abbastanza caratteristiche in tutte le funzionalità, perché è
Quindi, ma come fa una rete neurale che ospita una rete neurale in grado di riconoscere queste caratteristiche.
Bene, tutto inizia al livello base che hai.
Diciamo che hai un'immagine che hai due immagini una è un'immagine in bianco e nero di
due per due pixel e una è un'immagine a colori di due per due pixel mentre le reti neurali sfruttano il
fatto che l'immagine in bianco e nero è una matrice bidimensionale.
Quindi il modo in cui lo vediamo ora a sinistra è solo la rappresentazione visiva.
Suppongo un qualche tipo di foto.
E per semplicità è solo un doppio modo per rappresentare, ma in termini informatici è in
realtà una matrice bidimensionale con ognuno di quei pixel con un valore compreso tra 0 e 55.
Quindi questo è otto bit di informazione per i due alla potenza di otto è 256.
Quindi quindi i valori da 0 a 255 e quella è l'intensità del colore.
E in questo caso il colore bianco così 0 sarà un pixel completamente nero.
255 sarà un pixel completamente bianco e tra questi avrai la gamma in scala di grigi delle opzioni possibili per
questo pixel.
po 'come il punto di partenza in cui ogni immagine è in realtà una rappresentazione digitale ha una forma digitale.
E sulla base di queste informazioni i computer sono in grado di lavorare con l'immagine e questo è un
E quelli sono solo fondamentalmente uno e zero che formano un numero da 0 a 255 per ogni singolo pixel e questo è quello con cui
lavora il computer.
In realtà non funziona con te conosce i colori o qualsiasi cosa funzioni con gli uni e gli zeri alla fine
della giornata.
È un po 'come il fondamento di tutto ciò.
E in un'immagine a colori è in realtà una matrice tridimensionale.
blu pixel blu Larry Green e il bagliore rosso e le frecce e quel senso per RGV rosso verde blu.
Hai
E ognuno di quei colori ha la sua intensità.
Quindi in pratica un pixel ha tre tre valori assegnati.
Ognuno di essi è compreso tra 0 e 256 255.
E quindi puoi scoprire che cos'è questa immagine di che colore è esattamente questo pixel.
Combinando questi tre valori e di nuovo i computer lavoreranno con quello.
Quindi questo è il fondamento di tutto ciò che è il canale rosso il canale verde il canale blu.
E, infine, diamo un'occhiata ad esempio ad un esempio molto banale di una faccia sorridente.
In termini informatici.
Se semplicemente semplifichiamo le cose invece di avere da 0 a 255 e di avere questi valori solo per
poter capire meglio le cose e davvero afferrare i concetti che stiamo per dire zero è bianco uno
è nero.
Destra.
Quindi semplificheremo le cose all'estremo e vedrai che quell'immagine può essere rappresentata in questo
modo.
tradotti in 0 2 256 gamma di valori e tutto si applica allo stesso modo lì.
Quindi il motivo per cui abbiamo sollevato questo problema è perché entriamo in tutte le nostre
intuizioni. Stroh di strutturare un'immagine è così semplice, ma allo stesso tempo tutti quei concetti possono essere
E i passi che stiamo attraversando se queste immagini sono ottimali un'evoluzione.
Passo numero due massimo pooling.
Passo numero tre appiattimento e numero di passaggio una connessione completa e posso immaginare che
probabilmente tutte queste parole significano molto per voi al momento, ma entro la fine di questa sezione del corso
li capirai in grande dettaglio e esattamente quello che sono facendo.
Quindi inizieremo nel prossimo tutorial.
Per ora la lettura aggiuntiva che potresti voler esaminare è una giovane carta originale di Lukens che ha
dato vita a una rete neurale emotiva.
Si chiama apprendimento basato su gradiente applicato alla conoscenza documentaria.
Potresti aver visto questa immagine prima di navigare su Internet.
È da quella carta, quindi se vuoi tornare agli inizi di come è successo tutto da dove è venuto
tutto questo è il foglio da esaminare e non vedo l'ora di vederlo nel prossimo tutorial.
Fino ad allora godere di un apprendimento profondo.