こんにちは､ そしてようこそディープラーニングのコースへ！今日は畳み込みニューラルネットワークのキックオフです！エキサイティングになりそうですね｡
早速､ 飛び込んでみましょう｡
まずは画像から｡
この画像を見て､ 何が見えるか？
自分を見ている人､ 右を見ている人､ どちらを見ますか？
自分の脳が苦労しているのがよくわかる｡
調整するのに苦労しています｡
画像の右側を見ていただくと､ ちょうど右の枠の部分にあたります｡
右を向いている人が見えると思います｡
画像の左の枠を見ると､ 人がこちらを見ているのがわかります｡
そしてこれは､ 私たちの脳がものを見るときに探しているのは､ 見た特徴によって､ 処理する特徴によって､
ものをある方法で分類していることを証明しているのです｡
つまり､ 画像の右側を見たときに､ 右を向いている人のある特徴が見えるのは､
その人が自分の焦点の中心に近いからで､ そのため脳は右を向いている人と分類しているのです｡
画像の左側を見ると､ より多くの人の特徴が見えるので､ 脳はそれをそう分類するのです｡
では､ もう1つ見てみましょう｡
これは非常に有名な画像です｡
すでにご覧になった方も多いと思いますが､ ここには何が写っているのでしょうか｡
だから､ ドレスを着た若い女性が目をそらしているのを見たという人もいるだろう｡
頭にスカーフを巻いたおばあさんが下を向いているのを見たという人もいるでしょう｡
そこで､ これらの特徴を指摘すると､ とても分かりやすくなると思います｡
これが､ 目をそらすお嬢さんの顔なんですね｡
彼女はコートを着たまま遠くを見ている｡
それは彼女の髪､ それは彼女の小さな羽です｡
そして一方､ これは下を向いているおばあさんの頭です｡
これが鼻､ これが口､ これがあごです｡
頭に巻いているのはスカーフです｡
そして､ 下を向いている｡
というわけで､ ご覧の通り､ 2つで1つ｡
そして､ 脳はどの特徴を拾うかによって､ それぞれの画像をどちらかに分類するように切り替わります｡
印刷物に記録されている錯視の中で最も古いものがこれである｡
アヒルかウサギだ｡
これはアヒルなのかウサギなのか？
もう一つの例｡
そして､ これから画像をお見せしますが､ それを見て､ どんな感情､ どんな種類の体験､
視覚体験をするのか､ ちょっと見てください｡
では､ 何が見えるのか？
めまいではなく､ 少し目がくらむような感じでしょうか｡ 脳が､ それが何なのか､ どんなものなのかを理解しようとして､
彼女の目の間､ 上目遣いと下目遣いの間でジャンプしているような感じです｡
そして､ これは典型的な例ですが､ ある機能があって､ これかもしれない､ あれかもしれないと思ったとき､ 脳は判断できないのです｡
そして､ どちらももっともらしく見えるから､ そうなんだ｡
つまり､ 画像や実生活で目にするものに対して､ ある特徴を処理し､ それをそのように分類するという､
脳の働きを説明しているのです｡
皆さんも､ ふと肩越しに何かを見たときに､ ボールだと思っていたら猫だったとか､
車だと思っていたら影だったとか､ そういうことがあると思います｡
それは､ その特徴を処理する時間が足りなかったり､ 物事を分類するための特徴が足りなかったりするからです｡
というのも､ 私たちがニューラルネットワーク､ つまり畳み込みニューラルネットワークでやろうとしていることは､
非常によく似ているのです｡
そして､ コンピュータが画像を処理する方法は､ 私たちが画像を処理する方法と極めて似ていることに気づくでしょう｡
だから､ こういうことを理解し､ こういうやり方があるんだと覚えておくことは､ とても貴重なことなのです｡
そして､ この女性をスクリーンから外します｡ もうすでにあなたを怖がらせているかもしれませんから｡
そこで､ ちょっと変わったものを紹介します｡
これは､ コンピュータで行われた､ 畳み込みニューラルネットワークの実験です｡
つまり､ 人間からコンピュータへと徐々に移行しているのです｡
そしてこのスライドは､ ジェフリー・ヒントン氏の講演のものです｡
ここには､ 彼が学習させた畳み込みニューラルネットワークの実験が書かれています｡
ここでは3つの画像を左から右に見ていき､ あなたがどのように分類するか､ そしてコンピューターがどのように分類するかを見ていきます｡
では､ 左側ですが､ これは何だと思いますか？
あなたはおそらくチーターと言ったと思いますが､ その通りでしょう｡
そして､ コンピューターはこう言ったのです｡
それで早速ですが これらの画像の読み方を学びます 畳み込みニューラルネットワークを
深掘りしようとすると ダジャレではなく もっと学んで使い始めようとすると これがたくさん出てくるんです
それで､ 実際に間違った読み方をしている人を見たことがあるんです｡
だから､ ここのトップで｡
カイダは実際に存在する｡
これが実際の正しい画像の表示なんですね｡
それは､ どんな加工やコンピュータビジョンも関係なく､ 画像のラベルがそうなっていることです｡
そして､ このアルゴリズムの上位4､ 5位までの推測が､ 確率で示されています｡
コンピュータが､ あるいはニューラルネットワークが､ チーター・レオパード､ ユキヒョウ､ エジプト・キャットの4つのうちの1つになれると言い､
チーターが最も高い票を獲得したわけです｡
そして､ このパートを通して､ これらの票の意味とその導き方を理解することができます｡
でも､ とりあえずは直感的に理解できるでしょ？
つまり､ 現実にはチーターなのですが､ ニューラルネットワークは正しく推測し､ 95〜99％という高い確率でチーターだと言い当てたのです｡
続いて2枚目､ どうでしょう？
それは新幹線のことでしょうか｡
そして､ ニューラルネットワークは､ 新幹線､ 客車､ 地下鉄､ 電気機関車を区別することができたのです｡
それが上位の選択肢です｡
もちろん､ それ以外にもさまざまなオプションが用意されていました｡
これらのニューラルネットワークは､ 4つのカテゴリーだけでなく､ 何十､ 何千ものカテゴリーを同時に区別することを学びます｡
つまり､ この4つの選択肢が選ばれたわけです｡
それで､ それが新幹線であり､ 新幹線である｡
最後の1つは､ とても､ とても､ いくつかの選択肢があると思うのですが､ いかがでしょうか？
それが何であるかは､ あまり明確ではありません｡
フライパンかもしれない｡
拡大鏡かもしれません｡
もしかしたら､ ハサミかもしれない｡
ニューラルネットワークはハサミだと言っていたのに､ と言う人もいるかもしれませんが､ ここでどう間違うかはおわかりでしょう｡
まず､ あまり鮮明な画像ではありませんね｡
そしてまた､ ここでは確率がそれほど明確でないこともおわかりいただけると思います｡
つまり､ ニューラルネットワークは､ 私たちと同じように､ 少し混乱して､ 少し優柔不断になっていたのです｡
一番確率が高いのはハサミですが､ その次にハンドグロスがあり､ 実は2位とフライパンの聴診器とそれほど離れていないところにありました｡
つまり､ ハサミは最初の選択肢でしたが､ 正しい選択肢は2番目で､ それが赤で強調されている理由です｡
そうそう､ そうなんです｡
それは､ ニューラルネットワークがすでに可能にしていることです｡
そして､ これは実はかなり古いスライドなんです｡
数年前のことである｡
今は､ さらに良くなっています｡
そして､ それは一緒にコーディングする実践的なアプリケーションからわかることでしょう｡
水たまりを作る｡
しかし､ ここでは､ 畳み込みニューラルネットワークが実際にどのようなもので､ なぜこれほどまでに人気を博しているのか､
もう少し詳しく理解することにしましょう｡
そして､ 実際に人気を博しているのです｡
そこで､ ちょうど昨日行ったGoogle Trendsの比較をご覧ください｡
ここでは､ 畳み込みニューラルネットワークが､ 人工ニューラルネットワークを引き継いでいることまでわかります｡
なぜなら､ 自動運転車など､ あらゆることが起こる重要な分野だからです｡
道行く人をどうやって認識するのか､ 一時停止の標識はどうやって認識するのか､ などなど｡
Facebookでは､ 画像や画像中の人物にどのようにタグ付けすることができるのですか？
しかも､ 数年前は自分でタグを付けて､ 顔を認識して追加し､ 名前を追加していたのが､
今は顔を認識して同時に名前を追加してくれるんです｡
まあ､ それが畳み込みニューラルネットワークの実力なんですけどね｡
そして､ Facebookといえば､ ジェフリー・ヒントンが人工ニューラルネットワークとディープラーニングの名付け親だとすれば､
ヤン・ルクンは畳み込みニューラルネットワークの祖父といえるでしょう｡
ヤン・ルクンはジェフリー・ヒントンの教え子で､ 実はここに二人が一緒にいる姿が写っています｡
そして､ ジェフリー・ヒントン氏は現在､ Googleでディープラーニングを開拓しています｡
ヤン・ルクン氏は､ Facebook人工知能研究のディレクターであり､ ニューヨーク大学の教授でもある｡
だから､ ゆっくりと､ 私たちは このコースのこの部分が大好きです｡
ゆっくりとこの名前､ この名前､ あるいはこの分野を牽引している人たちのプロフィールのようなものを積み上げていくのです｡
そして､ 次の数回に分けて､ さらにいくつかのことを知ることになるのです｡
そして､ 彼らが自称するマフィア､ あるいはYann LeCunがマフィアと呼ぶ､ 深層学習の陰謀のようなものが発生します｡
そして､ この分野全体がどのように発展してきたのか､ もう少し詳しく知ることができます｡
そう､ この人たちは本当に素晴らしい人たちなんです｡
そして､ 80年代から90年代にかけて､ Yann LeCunは畳み込みニューラルネットワークの分野に大きく貢献したのです｡
そして､ このコースを通して見るように､ 非常に強力なものを開発し､ 世界の発展に貢献することができたのです｡
では､ 畳み込みニューラルネットワークの仕組みに話を移すと､ 入力があるとします｡
とてもシンプルで､ わかりやすいですね｡
つまり､ 入力画像があるわけです｡
それが畳み込みニューラルネットワークを経由して､ 出力されるのです｡
ラベル付き｡
つまり､ その画像をチーターや新幹線などのように分類してしまうのです｡
さて､ もうちょっと詳しく説明しましょうか｡
例えば､ ニューラルネットワークを特定の画像､ 特定の分類された画像､ または事前に分類された画像で学習させた後､
ニューラルネットワークに顔の表情や感情を認識するように学習させることができます｡
こんな風に顔を描いたような顔ではなく､ 実際に笑っている人の顔を出してもいいんです｡
そして､ その人が幸せであることを教えてくれますし､ 顔をしかめている人の顔を出すこともできます｡
その人が悲しんでいることが伝わってきます｡
その感情を認識することができるのです｡
そして､ ご覧のように､ それはもう実にさまざまな用途で威力を発揮するのです｡
この1つの例だけで､ すぐに思いつくし､ どちらの場合も確率が出ます｡
ですから､ 100％その人が楽しいとか悲しいとかではなく､ 99％とか98％とか､ 何が起こっているのかがはっきりしないときは80％くらいになります｡
そして､ 私たちが正しいように､ 時には物事を勘違いしてしまうこともありますし､ できることもあります｡
人が笑っているのか､ 顔をしかめているのか､ 犬なのか猫なのか､ 電車なのか新幹線なのか､
よくわからないことがあります｡
そうですね｡
このチュートリアルの最初に見たように､ 私たちは視覚情報をどのように処理するかということで､
十分な特徴を見ていないことがあり､ すべてが特徴に集約されます｡
では､ しかし､ ニューラルネットワークは､ どのようにして､ これらの特徴を認識することができるのでしょうか？
まあ､ すべてはあなたが持っているごく基本的なレベルから始まるのですが｡
例えば､ 画像があるとします､ 2つの画像があるとします｡
1つは2×2ピクセルの白黒画像､ もう1つは2×2ピクセルのカラー画像です｡
ニューラルネットワークは､ 白黒画像が2次元の配列であることを利用しているんですね｡
つまり､ 今､ 左側に見えているのは､ あくまで視覚的な表現なんですね｡
つまり､ ある種の絵であり､ わかりやすくするために2×2の絵になっているだけなのです｡
しかし､ コンピュータ用語では､ これは実際には2次元の配列であり､ これらのピクセルの1つ1つが0から255の間の値を持つ｡
つまり､ 8の2乗で256になる8ビットの情報です｡
したがって､ 値は0から255までとなります｡
そして､ その色の濃さです｡
そして今回は､ 白という色｡
つまり､ 0は完全に黒い画素､ 255は完全に白い画素になります｡
そして､ その間に､ この画素に可能なグレースケールの範囲があるのです｡
その情報をもとに､ コンピュータが画像を扱うことができるのです｡
これは､ どんな画像も実際にはデジタル表現を持ち､ デジタル形式を持つという出発点のようなもので､
基本的には1と0で､ 各ピクセルに対して0から255の数値を形成しています｡
そして､ そのためにコンピューターが活躍する｡
もし､ それが色や何かと連動していなくても､ 1や0と連動していれば､
結局はそれがすべての基礎のようなものなのです｡
そして､ カラー画像では､ 実は3次元の配列になっているのです｡
青いピクセルがあり､ 青いレイヤー､ 緑のレイヤー､ 赤いレイヤーがありますね｡
そういう意味では､ GBの4つの赤､ 緑､ 青､ それぞれの色に強弱があるわけです｡
つまり､ 基本的に画素には3つ､ 3つの値が割り当てられているのです｡
それぞれ､ 0から256､ 255の間です｡
したがって､ この画像は何なのか､ このピクセルは一体何色なのか､ この3つの値を組み合わせることで知ることができるのです｡
そしてまた､ コンピュータはそれと連動することになる｡
それがすべての基礎になるわけですね｡
それが「レッドチャンネル」「グリーンチャンネル」「ブルーチャンネル」です｡
最後に､ 例えば､ 非常につまらない例ですが､ コンピュータ用語で笑顔の顔を見てみましょう｡
0から255までの値を持つ代わりに､ 物事を単純化して､ よりよく理解し､
概念を把握できるように､ 0は白､ 1は黒と言いますよね？
だから､ 極限まで物事を単純化するんです｡
そして､ そのイメージは､ そのように表現できることがおわかりいただけると思います｡
なぜこのようなことを取り上げたかというと､ 直感チュートリアルでは､ このように非常にシンプルなイメージで構成されていますが､
同時に､ これらのコンセプトはすべて0から256の値の範囲に翻訳することができ､
すべてが同じように適用されるからです｡
そして､ この画像で行うステップは､ ステップ1の畳み込みです｡
ステップ2､ マックスプーリング
ステップ番号3､ 平坦化､ ステップ番号｡
もしくはフル接続｡
そして､ おそらくこれらの言葉は､ 今のところあなたにとってあまり意味のないものだと想像できますが､ コースのこのセクションが終わるころには､
これらの言葉を非常に詳しく､ 正確に理解できるようになっていることでしょう｡
それでは､ 次のチュートリアルで始めましょう｡
とりあえず､ 追加で読んでおきたいのは､ 畳み込みニューラルネットワークの元となった若き日のラクネス原著論文です｡
これは､ 文書認識に適用される勾配ベース学習と呼ばれるものです｡
この画像は､ 以前インターネット上で流れていたのを見たことがあるかもしれません｡
その論文からです｡
そのため､ もしあなたが､ すべてがどのように起こったのか､ どこから来たのかという原点に立ち返りたいのであれば､
この論文を読んでみてください｡
それまでは､ ディープラーニングを楽しんでください｡