Cześć i witamy z powrotem na kursie głębokiego uczenia się.
Dzisiaj rozpoczynamy splotowe sieci neuronowe, które będą ekscytujące.
Zanurzmy się prosto w to.
Zaczniemy od obrazu.
Co widzisz, gdy patrzysz na to zdjęcie?
Czy widzisz osobę, która patrzy na ciebie, czy widzisz osobę, która patrzy w prawo,
widzisz, że twój mózg walczy, że trudno jest się dostosować, jeśli patrzysz na prawą stronę obrazu.
Wystarczy spojrzeć na prawą krawędź, na której zobaczysz osobę patrząc w prawo.
Jeśli spojrzysz na lewą ramkę obrazu, zobaczysz osobę, która na ciebie patrzy.
I to tylko udowadnia, że to, czego poszukuje nasz mózg, gdy widzimy rzeczy, jest cechami zależnymi od funkcji, które
widzi, w zależności od przetwarzanych funkcji.
Kategoryzujesz rzeczy w określony sposób.
Tak więc, gdy patrzysz na prawą stronę obrazu, widzisz pewne cechy osoby, która chce
jeździć, ponieważ są bliżej twojego centrum skupienia i dlatego twój mózg klasyfikuje się jako osoba szukająca
prawa.
Kiedy patrzysz na lewą stronę obrazu, widzisz więcej cech osoby, która patrzy na ciebie i
dlatego twój mózg klasyfikuje ją jako taką.
Spójrzmy więc na inny.
To bardzo znany obraz.
Prawdopodobnie już to zauważyłeś.
Ale co tu widzisz.
Więc niektórzy ludzie powiedzą, że widzą młodą kobietę w sukience odwracającą wzrok.
Niektórzy mówią, że widzą staruszkę w szaliku na głowie, patrząc w dół.
Więc wskażę to i zobaczysz, że stanie się to bardzo oczywiste, więc to jest twarz młodej
damy odwracającej wzrok.
Patrzy w dal jak jej płaszcz.
To jej włosy to jej małe pióro w jej włosach, az drugiej strony.
To głowa starszej pani, która spogląda w dół jej ustami. Jej podbródek to szalik na głowie, a ona
patrzy w dół.
Ponieważ widzisz dwa w jednym i zależy to od tego, które cechy podniesie twój mózg, przełącza
się pomiędzy klasyfikacją każdego obrazu jako jednego lub drugiego.
Najstarszym z tych złudzeń zapisanych w drukowanym dziele jest ten.
To kaczka lub królik.
Czy to jest kaczka, czy to królik?
Inny przykład.
A teraz pokażę obraz, który tylko przez sekundę po prostu na niego spojrzę i zobaczę,
jakie emocje lub jakiego rodzaju doświadczenie przeżywasz wizualnie.
Więc, co widzisz, nie czujesz się trochę oszołomiony, ale trochę oszołomiony, tak jak twój mózg
próbuje zrozumieć, jak to jest, jak próbuje.
Przeskakuje między oczami w górę iw dół oczu i jest to klasyczny przykład, kiedy istnieją pewne cechy, w których może
to być to, ale twój mózg nie może zdecydować.
A ponieważ oba wydają się prawdopodobne.
Tak, więc w zasadzie wszystkie te przykłady ilustrują nam, jak działa mózg, który przetwarza
pewne cechy na obrazie lub na czymkolwiek, co widzimy w prawdziwym życiu i klasyfikuje to jako.
Prawdopodobnie znalazłeś się w sytuacji, gdy szybko przejrzysz swoje ramię i zobaczysz coś, o
czym myślisz, że nie wiem, czy to jest jak piłka, ale okazuje się, że jest kotem lub myślisz, że to jest
samochód.
Okazuje się, że jest to cień lub podobne rzeczy, ponieważ nie masz wystarczająco dużo czasu na przetworzenie tych
funkcji lub nie masz wystarczająco dużo funkcji, aby klasyfikować rzeczy jako takie.
I to jest dla mnie bardzo interesujące, ponieważ to, co będziemy robić z sieciami neuronowymi, ma splotowe sieci neuronowe
jest bardzo podobne i przekonasz się, że sposób, w jaki komputery będą przetwarzać
obrazy, będzie wyjątkowo podobnie do sposobu, w jaki przetwarzamy obrazy,
więc bardzo cenne jest zrozumienie i zwyczajne pamiętanie o tym, że tak to robimy.
I zabiorę tę panią z twoich ekranów, bo pewnie już jest wściekła.
Oto coś innego.
Oto eksperyment przeprowadzony na komputerach na splotowej sieci neuronowej, więc powoli przenosimy się
teraz z ludzi na komputery.
I ten slajd pochodzi z opowiadania Geoffrey'a Hintona, a tutaj zasadniczo opisuje
się eksperyment przeprowadzony na niektórych konwencjonalnych sieciach neuronowych, które wytrenował.
Widzimy tutaj trzy obrazy, a my przejdziemy od lewej do prawej i zobaczymy, jak je sklasyfikowaliście,
a następnie zobaczcie, jak można je przeklasyfikować.
Po lewej stronie, jak myślisz, co to jest.
Pewnie powiedział, że gepard i będziesz miał rację.
I to jest to, co powiedział komputer, a zaraz po tym,
zaraz od nietoperza, nauczymy się czytać te obrazy, ponieważ jeśli zamierzasz zagłębić się w wzywanie splotowych sieci neuronowych, to nie
gra słów, że zaczniesz się uczyć coraz więcej o nich i ich użyciu zobaczysz wiele z nich.
Tak więc widziałem, że ludzie czytają je niepoprawnie, więc tutaj na górze Shida jest tak naprawdę.
Tak więc jest to właściwa etykieta obrazu, która jest etykietą obrazów niezależnie
od przetwarzania.
A wizja komputerowa, a następnie tutaj, są przypuszczenia, że cztery lub pięć razy zgadują algorytm i dostają
prawdopodobieństwo, więc komputer powiedział lub sieć neuronowa powiedziała, że odzież osobisty Chitta lub egipski kot
może być jednym z czterech.
A gepard ma najwyższy głos.
I podczas tej części Kursu rozumiesz, co oznaczają te głosy i jak są one wyprowadzane.
Ale na razie jest to dość intuicyjne.
W rzeczywistości jest to gepard, a sieć neuronowa prawidłowo.
Mówi z hiper-zdolnością około 95 99%.
Potem drugi.
Jak myślisz, co to znaczy, że jest to pociąg pociskowy.
Sieć neuronowa była w stanie rozróżnić lokomotywę elektryczną pociągu pasażerskiego metra od pociągu.
To najlepszy wybór.
Miał o wiele więcej opcji, które te sieci neuronowe uczą się odróżniać nie tylko cztery kategorie od
dziesiątek tysięcy kategorii w tym samym czasie.
Oto cztery wybrane opcje.
A więc to jest pocisk i jego wola.
I co myślisz, że ostatnia jest bardzo.
Jest kilka opcji lub nie jest jasne, co to może być patelnia
może być lupą może być nawet nożyczkami, które niektórzy mogą powiedzieć, podczas gdy sieć neuronowa mówi, że
to nożyczki.
Ale możesz zobaczyć, jak możesz się pomylić tutaj.
Przede wszystkim nie jest to bardzo przejrzysty obraz.
Widać też, że prawdopodobieństwa nie są tutaj tak jasne, więc sieć neuronowa była nieco zdezorientowana, trochę
niezdecydowana, tak jak my.
Tak więc powiedziałem "Nożyczki" z dużym prawdopodobieństwem, ale potem miał szklankę, którą tak naprawdę było z
nie tak daleko na drugim miejscu i stetoskopem do smażenia.
Zasadniczo tutaj widać, że nożyczki to było jego pierwsze przypuszczenie, ale właściwą opcją był numer dwa i dlatego
jest podświetlony na czerwono.
Więc idziemy tamto, do czego wszystkie leki są już zdolne.
A to właściwie całkiem stary slajd.
To było kilka lat temu.
Teraz są jeszcze lepsze i zobaczysz, że z praktycznego zastosowania, które będziesz kodował razem, jesz
lunch.
Ale teraz wypróbujmy to nieco lepiej.
Jakie są w rzeczywistości sieci konwergencji lub splotowe sieci neuronowe i dlaczego zyskują tak dużą popularność.
A tak naprawdę zyskują na popularności, więc możesz zobaczyć tutaj porównanie Google Trends, które właśnie zrobiłem wczoraj.
Tutaj widać, że konwencje złudzeń sieci neuronowych przejmują nawet sztuczne sieci
neuronowe, a więc ogromny wzrost.
I to będzie dalej tak postępować, ponieważ jest to bardzo ważna dziedzina, w której to wszystko
się dzieje, takie jak samochody samojezdne.
Jak rozpoznają ludzi na drodze do rozpoznawania znaków stopu i takich rzeczy jak Facebook
może na Facebooku oznaczać zdjęcia lub ludzi na obrazach, a nie tylko jak pamiętać, że wcześniej, lata
temu, musieliście powiedzieć ludziom, że to będzie rozpoznać twarze, musisz dodać imiona.
A teraz po prostu rozpoznaje twarze i dodaje imiona w tym samym czasie.
Cóż, właśnie to splotowe sieci neuronowe mogą pełnić na Facebooku.
Jeśli Jeffrey Hinton jest ojcem chrzestnym sztucznych sieci neuronowych i głębokiego uczenia się, to
yalla Kuhn jest dziadkiem splotowych sieci neuronowych. Lukken jest uczniem Jeffreya Hintona i tak naprawdę można
je zobaczyć razem.
A Jeffrey Hinton jest teraz pionierem odradzania młodym Google.
Jest dyrektorem badań nad sztuczną inteligencją na Facebooku, a także profesorem na Uniwersytecie Nowojorskim.
Powoli zdajemy sobie sprawę z tej części rdzenia, którą powoli budujemy w ten sposób.
Te imiona są tego rodzaju obrazem ludzi, którzy jeżdżą tą dziedziną, a następnie w następnych kilku stronach dowiesz się o kilku
innych i będziemy mieli całą mafię, jak nazywają siebie lub możesz zadzwonić ich mafia
lub spisek głębokiego uczenia się, a dowiesz się trochę więcej o tym, jak rozwinęło
się to całe pole.
Tak, to tylko niektórzy świetni ludzie.
I tak RIKOON w latach 80. i 90. znacząco przyczynił się do rozwoju splotowych sieci
neuronowych.
I jak widać podczas tego kursu udało się rozwinąć lub pomóc światu stworzyć coś
tak niesamowicie potężnego.
W ten sposób przechodzimy do tego, jak mogą działać iluzoryczne sieci neuronowe.
Masz dane wejściowe, które są bardzo proste, są bardzo proste, więc mają obraz wejściowy.
Przechodzi przez iluzoryczną sieć neuronową i masz etykietę, która klasyfikuje ten obraz jako
coś takiego, jak ma Cheetę, pociąg pociskowy lub coś innego.
Teraz trochę lubię zagłębiać się w szczegóły.
Na przykład można oficera neroli został przeszkolony na niektórych zdjęć na niektórych sklasyfikowanych obrazów
lub kategoryzowanych obrazów przed wcześniejszym wyższym.
Następnie możesz to zrobić, powiedzmy, że sieć neuronowa została wyszkolona do rozpoznawania wyrazów
twarzy i ruchów, które możesz nadać twarzy uśmiechniętej osobie, nie tylko twarzy podobnej do tej twarzy, ale
rzeczywistej twarzy uśmiechniętej osoby .
I powiem ci, że ta osoba jest szczęśliwa i możesz dostać twarz osoby, która marszczy brwi.
Powiem ci, że ta osoba jest smutna.
Potrafi rozpoznać te emocje i jak widzisz, jest już bardzo potężny pod względem tak wielu
różnych implikacji właśnie ten jeden przykład, który możesz od razu sobie wyobrazić, w obu przypadkach Ill daje ci operatywność, więc
nie powiesz, że wiesz, że ". w 100 procentach osoba jest szczęśliwa lub smutna.
Będzie to 99 lub 98, a może 80 procent, kiedy nie będzie jasne, co się dzieje i tak jak my mamy rację,
czasami możemy pomylić rzeczy z tym, czym nie są.
Czasami czasami nie jest jasne, czy osoba się uśmiecha, czy marszczy brwi, czy jest to
pies czy kot, czy pociąg lub pociąg pociskowy.
W porządku, czasami go nie mamy, nie widzieliśmy wystarczająco dużo funkcji, wszystko sprowadza
się do funkcji, ponieważ w ten sposób przetwarzamy informacje wizualne, jak widzieliśmy od samego początku tego samouczka.
Tak, ale w jaki sposób sieć neuronowa zdolna do rozpoznania tych funkcji może zostać wykorzystana w sieci neuronowej.
Wszystko zaczyna się od bardzo podstawowego poziomu, jaki masz.
Załóżmy, że masz obraz, na którym masz dwa obrazy, jeden to czarno-biały obraz
dwóch na dwa piksele, a drugi to kolorowy obraz dwóch na dwa piksele, podczas gdy sieci neuronowe
wykorzystują fakt, że obraz czarno-biały jest dwuwymiarowym układem.
Tak więc sposób, w jaki widzimy to teraz po lewej, jest tylko wizualną reprezentacją.
Przypuszczam, że jakiś obraz.
I dla uproszczenia jest to tylko dwukierunkowy obraz, ale pod względem komputerowym jest
to w istocie dwuwymiarowa tablica z każdym pojedynczym pikselem o wartości od 0 do 55.
Tak więc osiem bitów informacji dla tych dwóch do potęgi ośmiu to 256.
Tak więc wartości od 0 do 255 i to jest intensywność koloru.
I w tym przypadku kolor biały, więc 0 będzie całkowicie czarnym pikselem.
255 będzie całkowicie białym pikselem, a pomiędzy nimi masz zakres skali szarości możliwych opcji dla tego
piksela.
I na podstawie tych informacji komputery są w stanie pracować z obrazem i to jest jak
punkt wyjścia do tego, że jakikolwiek obraz rzeczywiście ma cyfrową reprezentację ma formę cyfrową.
A to są po prostu zer i jedynek, które tworzą liczbę od 0 do 255 dla każdego pojedynczego piksela i to jest to, z
czym komputer pracuje.
W rzeczywistości nie działa z tobą znać kolory lub coś, co działa z zer i jedynek na koniec
dnia.
To jest jak podstawa tego wszystkiego.
A w obrazie kolorowym jest to faktycznie trójwymiarowa tablica.
Masz niebieski niebieski piksel w kolorze Larry Green, czerwony blask i strzały oraz ten sam sens dla RGV czerwony zielony
niebieski.
I każdy z tych kolorów ma swoją własną intensywność.
Więc zasadniczo piksel ma przypisane trzy trzy wartości.
Każda z nich zawiera się między 0 a 256 255.
I dlatego możesz dowiedzieć się, jaki jest ten obraz, jaki kolor ma dokładnie ten piksel.
Łącząc te trzy wartości i znowu komputery będą z tym pracować.
Więc to jest podstawa tego wszystkiego, co jest czerwonym kanałem, a zielonym kanałem niebieskim.
Na koniec przyjrzyjmy się przykładowi bardzo trywialnego przykładu uśmiechniętej twarzy.
W kategoriach komputerowych.
Jeśli naprawdę upraszczamy rzeczy zamiast mieć od 0 do 255 i mając te wartości tylko po to,
abyśmy mogli lepiej zrozumieć rzeczy i naprawdę uchwycić koncepcje, które zamierzamy powiedzieć zero, to białe są
czarne.
Dobrze.
Więc zamierzamy uprościć wszystko do skrajności, a zobaczysz, że ten obraz może być reprezentowany w ten
sposób.
Tak więc powód, dla którego to wymyśliliśmy, polega na tym, że wchodzimy w
wszystkie nasze intuicje Stroh, aby uzyskać strukturę obrazu, jest bardzo prosty, ale jednocześnie wszystkie te
pojęcia można przetłumaczyć na 0 2 256 zakres wartości i wszystko działa w ten sam sposób.
A jeśli chodzi o etapy, to będziemy je przeprowadzać, jeśli te obrazy są optymalną jedną ewolucją.
Krok numer dwa maksymalne łączenie.
Krok numer trzy, spłaszczanie i numer kroku, pełne połączenie i mogę sobie wyobrazić, że
prawdopodobnie wszystkie te słowa wiele dla ciebie znaczą w tej chwili, ale pod koniec tej części kursu zrozumiesz je
bardzo szczegółowo i dokładnie to, czym one są. robić.
Więc zaczniemy w następnym samouczku.
Na razie dodatkowa lektura, na którą warto spojrzeć, jest młodą oryginalną książką Luke'a, która
dała początek emocjonalnym sieciom neuronowym.
Nazywane jest to uczeniem opartym na gradiencie, stosowanym do poznania dokumentalnego.
Być może widziałeś ten obraz, zanim ułożyłeś się w Internecie.
To jest z tego artykułu, więc jeśli chcesz wrócić do samych początków tego, jak to wszystko się stało, skąd
się to wszystko wzięło, to jest to papier do obejrzenia i czekam na następny tutorial.
Do tego czasu ciesz się głęboką nauką.