Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre aprendizagem profunda.
Hoje, estamos iniciando redes neurais convolutivas que serão emocionantes.
Vamos mergulhar diretamente nele.
Vamos começar com uma imagem.
O que você vê quando olha para esta imagem.
Você vê uma pessoa olhando para você ou você vê uma pessoa olhando para a direita que você pode ver
que seu cérebro é que está lutando está lutando para se ajustar se você olhar para o lado direito da imagem.
Basta olhar para a borda direita lá, que você verá uma pessoa olhando para a direita.
Se você olhar para a margem esquerda da imagem, você verá uma pessoa olhando para você.
E isso apenas prova que o que o nosso cérebro está procurando quando vemos as coisas é características, dependendo dos recursos que
ela vê dependendo dos recursos que você processa.
Você categoriza as coisas de determinadas maneiras.
Então, quando você olha no lado direito da imagem, você vê certos recursos de uma pessoa que
procura andar porque está mais perto do seu centro de foco e, portanto, seu cérebro classifica como uma pessoa olhando
para a direita.
você vê mais recursos de uma pessoa que está olhando para você e, portanto, seu cérebro classifica isso como tal.
Quando você olha para o lado esquerdo da imagem,
Então vamos dar uma olhada em outro.
Esta é uma imagem muito famosa.
Você provavelmente já viu isso.
Mas o que você vê aqui.
Então, algumas pessoas dirão que vêem uma jovem senhora vestindo um vestido olhando longe.
Algumas pessoas dizem que vêem uma velha senhora vestindo um lenço na cabeça olhando para baixo.
isso e você verá que isso se tornará muito óbvio, então esse é o rosto da jovem que desvia o olhar.
Então, eu vou apontar
Ela está olhando para a distância como seu casaco.
Esse é o cabelo dela, que é a sua pequena pena nos cabelos e, por outro lado.
Esta é a cabeça da velha senhora olhando pelo nariz dela boca o queixo dela que é o lenço em sua cabeça e
ela está olhando para baixo.
Então, como você pode ver dois em um e, dependendo de quais recursos seu cérebro pega,
ele alternará entre classificar cada imagem como uma ou outra.
A mais antiga dessas ilusões registradas no trabalho impresso é essa.
É o pato ou o coelho.
Então, isso é um pato ou é um coelho.
Outro exemplo.
E agora vou mostrar uma imagem que só por um segundo apenas olhe para ele e veja quais são
as emoções ou o tipo de experiência visual que você experimenta.
Então, o que você vê, você se sente um pouco tontão, mas um pouco deslumbrado, como o seu cérebro está
tentando tentar entender o que é como está tentando.
este é um exemplo clássico de quando há certos recursos onde poderia ser isso poderia ser isso, mas seu cérebro não pode decidir.
Está pulando entre seus olhos para cima e para baixo olhos e
E porque ambos parecem plausíveis.
Sim, basicamente, todos esses exemplos nos ilustram como funciona o cérebro que processa certos recursos
de uma imagem ou de qualquer coisa que você vê na vida real e classifica isso como.
Você provavelmente já esteve em situações quando olhou por cima do ombro rapidamente e vê
algo que acha que é, eu não sei se é como uma bola, mas é um gato ou você acha que é
um carro.
tempo suficiente para processar esses recursos ou não possui recursos suficientes para classificar as coisas como tal.
Acontece ser uma sombra ou coisas assim porque é que você não tem
E isso é para mim, isso é muito interessante, porque o que vamos fazer com redes neurais com redes neuronais convolutivas
é muito parecido e você achará que a forma como os computadores vão processar
imagens será extremamente semelhante ao modo como estamos processando imagens, então é muito
valioso para entender e apenas lembrar essas coisas de que é assim que a fazemos.
E eu vou tirar essa senhora das suas telas porque provavelmente já está ficando louca por agora.
Então, aqui está algo diferente.
Aqui está uma experiência de um experimento feito em computadores na rede neural convolutiva, de modo que
nos movemos lentamente dos humanos para os computadores.
E este slide é de um contado por Geoffrey Hinton e aqui você descreveu basicamente um
experimento que ele havia feito em algumas redes neurais convencionais que ele treinou.
Então, aqui, você vê três imagens e as passaremos da esquerda para a direita e veremos como classificá-las
e depois ver como elas podem ser reclassificadas.
Então, à esquerda, o que você acha disso?
Ele provavelmente disse a chita e você estará certo.
E isso é o que o computador disse assim e o direito imediatamente
fora do morcego, vamos aprender a ler essas imagens, porque se você for direto em redes neurais convolutivas de chamadas, sem
trocadilhos, você vai começar a aprender mais e mais sobre e usando eles você verá muitos desses.
Então, eu realmente vi as pessoas lê-las incorretamente, então aqui no topo Shida é o que é
realmente.
Então, esse é o rótulo real correto da imagem, qual é o rótulo das imagens, independentemente
de qualquer processamento.
dissesse ou a rede neural disse que o fato pessoal de Chitta ou o gato egípcio podem ser um dos quatro.
E a visão por computador e, em seguida, aqui são as suposições, as quatro ou cinco vezes adivinham o algoritmo e
eles recebem as probabilidades para que o computador
E a chita tem o maior voto.
E ao longo desta parte do Curso você entende o que esses votos significam e como eles são derivados.
Mas, por enquanto, é bastante intuitivo.
Então, é uma chita na realidade e a rede neural adivinhou direito.
Ele disse com uma habilidade hiper sobre como 95 99 por cento.
Então o segundo.
O que você acha que é que é um trem bala.
E a rede neural foi capaz de distinguir entre a locomotiva elétrica de trem de metrô de trem de
bala.
Essas são a melhor escolha, é claro.
Ele tinha muitas opções mais essas redes neurais aprendem a distinguir não apenas quatro categorias de dezenas
de milhares de categorias ao mesmo tempo.
Então, essas são as quatro opções que escolheu.
E isso é trem bala e sua vontade.
E então, o que você acha que o último é muito.
Existem algumas opções ou não é muito claro o que poderia ser uma frigideira poderia ser
uma lupa, talvez seja mesmo um par de tesouras que alguns possam dizer, enquanto a rede neural disse que era um
par de tesouras.
Mas você pode ver como você pode dar errado aqui.
Em primeiro lugar, não é uma imagem muito clara.
E também você pode ver que as probabilidades não são tão claras aqui, então a rede neural foi um pouco confusa
um pouco indecisa, assim como nós.
Então eu disse que as tesouras com a alta probabilidade, mas depois tinha um copo de mão que na
verdade era com não tão longe em segundo lugar e estetoscópio de frigideira.
Então, basicamente, aqui, você pode ver que as tesouras foram seu primeiro palpite, mas a opção correta foi o número dois e é por
isso que é realçado em vermelho.
Então, vamos lá. É disso que todas as drogas já são capazes.
E este é realmente um antigo slide.
Isso foi há vários anos.
são ainda melhores e você verá que a partir da aplicação prática que você estará codificando juntos almoçou.
Agora eles
Mas agora vamos tentar isso um pouco melhor.
O que é a convenância ou as redes neurais convolutivas são e por que ganham tanta popularidade.
E eles realmente estão ganhando popularidade para que você possa ver aqui uma comparação do Google Trends que fiz ontem.
Aqui você pode ver que as redes neurais ilusórias da convenção são mesmo assumindo redes
neuronais artificiais, de modo que um aumento maciço.
E isso vai continuar assim, porque é um campo muito importante que é aí que todas
as coisas acontecem, como carros auto-dirigidos.
Como eles reconhecem as pessoas na estrada como reconhecer sinais de parada e coisas assim, como é que
o Facebook é o Facebook capaz de marcar imagens ou pessoas em imagens e não apenas como lembrar, anteriormente, anos atrás, você
tinha que dizer às pessoas, então reconheça os rostos que você teve para adicionar os nomes.
E agora só reconhece os rostos e adiciona os nomes ao mesmo tempo.
Bem, isso é o que as redes neurais convolutivas são capazes de estar no Facebook.
Se Jeffrey Hinton é o padrinho de redes neurais artificiais e aprendizado profundo, então, Yalla Kuhn
é o avô das redes neurais convolutivas. Lukken é um estudante de Jeffrey Hinton e, na verdade,
você pode vê-los juntos.
E Jeffrey Hinton agora é o pioneirismo para o Google Young.
É o diretor da pesquisa de inteligência artificial do Facebook e também professor na NYU.
Então, estamos lentamente conscientes dessa parte do núcleo lentamente, estamos construindo dessa maneira.
Esses nomes são esse tipo de imagem dos perfis das pessoas que estão dirigindo esse campo e, no próximo par de pars,
conheceremos mais alguns e teremos toda essa máfia como se chamam a si mesmos ou você
pode ligar Mafia ou conspiração de aprendizado profundo e você aprenderá um pouco mais sobre como
esse campo inteiro se desenvolveu.
Sim, são só essas pessoas ótimas.
E então, RIKOON nos anos 80 e 90 fez contribuições significativas para o campo das redes
neurais convolutivas.
E, como você verá ao longo deste curso, conseguiu desenvolver ou ajudar o mundo a
desenvolver algo extremamente poderoso.
Então, avançando para como as redes neurais ilusórias funcionam.
Você tem uma entrada é muito simples, é muito direto, então eles têm uma imagem de entrada.
Ele passa pela rede ilural de ilusão ilusional e você tem um rótulo para classificar essa imagem
como algo como um Cheeto ou um trem bala ou qualquer outra coisa.
Agora, tipo de entrar em um pouco mais de detalhes.
Por exemplo, você pode o oficial neroli ter sido treinado para cima em certas imagens em certas
imagens classificadas ou imagens categorizadas anteriormente antes.
Depois disso, você pode dar, digamos, uma rede neural foi treinada para reconhecer expressões e movimentos faciais, você
pode dar uma cara de uma pessoa sorridente e não apenas um rosto como um desenho de um rosto como esse, mas o
rosto real de uma pessoa sorridente .
E eu vou te dizer que essa pessoa está feliz e você consegue um rosto de uma pessoa que está de sobrancudo.
Eu direi que a pessoa está triste.
Ele pode reconhecer essas emoções e, como você pode ver, isso já é muito poderoso em termos
de tantas implicações diferentes, apenas um exemplo que você pode pensar de imediato e, em ambos os casos, eu darei uma operabilidade para que
não diga que você sabe que nós " é 100 por cento a pessoa feliz ou triste.
Será 99 ou 98 ou talvez 80 por cento quando não está claro o que está acontecendo e, assim como estamos
certos, às vezes podemos confundir coisas pelo que não são.
Ou às vezes, às vezes, não é claro se a pessoa está sorrindo ou franzindo a testa ou se é um
cão ou um gato ou se é um trem ou um trem bala.
é assim que processamos a informação visual como vimos desde o início deste tutorial.
Tudo certo, às vezes, não temos isso, não vimos recursos suficientes em tudo, desce para recursos porque
Então, mas como uma rede neural que hospeda rede neural pode reconhecer esses recursos.
Bem, tudo começa com o nível muito básico que você possui.
Digamos que você tenha uma imagem que você tenha duas imagens. Uma é a imagem em preto e
branco de dois por dois pixels e uma é uma imagem colorida de dois por dois pixels, enquanto as redes neurais alavancam o fato
de que a imagem em preto e branco é uma matriz bidimensional.
Assim, a maneira como a vemos agora na esquerda é apenas a representação visual.
Suponho algum tipo de imagem.
E, por motivos de simplicidade, é apenas uma maneira de representar, mas em termos de computador,
é realmente uma matriz bidimensional com cada um desses pixels com um valor entre 0 e 55.
Então são oito bits de informação para os dois para o poder de oito é 256.
Então, portanto, os valores de 0 a 255 e a intensidade da cor.
E neste caso a cor branca, então 0 será um pixel completamente preto.
255 será um pixel completamente branco e, entre eles, você possui o intervalo de escala de cinza das opções possíveis para
este pixel.
como o ponto de partida, qualquer imagem é realmente uma representação digital tem uma forma digital.
E, com base nessa informação, os computadores podem então trabalhar com a imagem e, assim
E esses são basicamente uns e zeros que formam um número de 0 a 255 para cada pixel e é com o que
o computador trabalha.
Na verdade, ele não funciona com você conhece cores ou qualquer coisa que trabalha com as e zero no final
do dia.
Isso é tão amável como a base de tudo.
E em uma imagem colorida é realmente uma matriz tridimensional.
tem azul pixel azul Larry Green e o brilho vermelho e flechas e esse sentido para RGV vermelho verde azul.
Você
E cada uma dessas cores tem sua própria intensidade.
Então, basicamente, um pixel tem três valores atribuídos a ele.
Cada um deles está entre 0 e 256 255.
E, portanto, você pode descobrir o que é essa imagem da cor exatamente desse pixel.
Ao combinar esses três valores e novamente os computadores estarão trabalhando com isso.
Então, essa é a base de tudo isso é o canal vermelho do canal verde do canal azul.
E, finalmente, vamos dar uma olhada, por exemplo, em um exemplo muito trivial de um rosto sorridente.
Em termos de computador.
Se nós realmente simplificarmos as coisas em vez de ter de 0 a 255 e ter esses valores apenas para
que possamos entender melhor as coisas e compreender realmente os conceitos, vamos dizer que zero é que o branco
é preto.
Certo.
Então, vamos simplificar as coisas ao extremo e você verá que essa imagem pode ser representada
assim.
se traduzir para o 0 2 256 gama de valores e tudo aplica-se do mesmo jeito.
Então, a razão pela qual nós trouxemos isso é porque entramos em todas as nossas intuições. A Stroh,
nós conseguimos estruturar uma imagem é assim, que é muito simples, mas, ao mesmo tempo, todos esses conceitos podem
E as etapas são as que estaremos passando se essas imagens forem uma evolução ideal.
Etapa número dois agrupamento máximo.
Passo número três achatando e passo número de uma conexão completa e eu posso imaginar
que provavelmente todas essas palavras significam muito para você no momento, mas no final desta seção do curso, você vai
entender com grande detalhe e exatamente o que eles são fazendo.
Então vamos começar no próximo tutorial.
Por enquanto, a leitura adicional que você pode querer examinar é um novo artigo original de Lukens
que deu origem a redes nervosas emocionais.
É chamado de aprendizagem baseada em gradiente aplicado à cognição documental.
Você pode ter visto essa imagem antes de flutuar na Internet.
É a partir desse artigo, então, se você quiser voltar aos começos de como tudo aconteceu,
tudo isso veio do documento a ser observado e espero ver no próximo tutorial.
Até então, aproveite a aprendizagem profunda.