Bună ziua și bun venit înapoi la cursul de învățare profundă.
Astăzi am lansat rețele neuronale convoluționale va fi incitant.
Să mergem direct în ea.
Vom începe cu o imagine.
Ce vezi când te uiți la această imagine.
Vedeți o persoană care se uită la tine sau vedeți o persoană care caută spre dreapta
puteți vedea că creierul dvs. se luptă se luptă să se adapteze dacă priviți spre partea dreaptă a imaginii.
Uită-te la granița din dreapta unde vei vedea o persoană care privește în dreapta.
Dacă vă uitați la marginea din stânga a imaginii, veți vedea o persoană care vă privește.
Și acest lucru doar dovedește că ceea ce creierul nostru caută atunci când vedem lucrurile este caracteristică în funcție de caracteristicile pe care le vede
în funcție de caracteristicile pe care le procesați.
Clasificați lucrurile în anumite moduri.
Deci, când priviți în partea dreaptă a imaginii, veți vedea anumite trăsături ale unei persoane care căută să
călătorească, deoarece sunt mai aproape de centrul dvs. de concentrare și, prin urmare, creierul tău se clasifică ca o persoană care caută
spre dreapta.
Când priviți în partea stângă a imaginii, veți vedea mai multe caracteristici ale unei persoane care vă privește și,
prin urmare, creierul dvs. o clasifică ca atare.
Să aruncăm o privire la alta.
Aceasta este o imagine foarte faimoasă.
Probabil ați văzut-o deja.
Dar ce vedeți aici.
Deci, unii oameni vor spune că văd o tânără care poartă o rochie în depărtare.
Unii oameni spun că văd o bătrână care poartă o eșarfă pe capul ei privindu-se în jos.
Așa că voi îndrepta acest lucru și vei vedea că va deveni foarte evident, așa că aceasta este
fața fetei tinere.
Se uită la distanță ca haina ei.
Acesta este părul ei care este penei ei mici în părul ei și pe de altă parte.
Acesta este capul bătrânii care privește în jos pe nas gura ei pe bărbie, care e eșarfa pe capul ei și
se uită în jos.
Așa cum puteți vedea două în una și în funcție de caracteristicile pe care le ridică creierul
dvs., va trece între clasificarea fiecărei imagini ca una sau cealaltă.
Cel mai vechi dintre aceste iluzii înregistrate în lucrarea tipărită este acesta.
E rața sau iepurele.
Deci este o rață sau este un iepure.
Alt exemplu.
Și acum voi arăta o imagine care, pentru doar o secundă, o să se uite la ea și să vedem ce anume
ce emoții sau ce fel de experiență experiență vizuală treci prin.
Deci, ceea ce vedeți, vă simțiți ca un pic nu amețit, dar puțin uluit cum creierul dvs. încearcă să încerce să
înțeleagă ce este ceea ce este ca și cum încearcă.
O săritură între ochi în sus și în jos ochii și acesta este un exemplu clasic de când există anumite caracteristici în cazul în care ar putea fi
acest lucru ar putea fi faptul că, dar creierul tău nu poate decide.
Și pentru că ambele par plauzibile.
Da, deci toate aceste exemple ne ilustrează cum funcționează creierul că procesează anumite trăsături pe
o imagine sau pe ceea ce vedeți în viața reală și pe care o clasificați ca fiind.
Probabil ai fost în situații când te uiți peste umărul tău repede și vezi ceva
ce crezi că nu știu dacă e ca o minge, dar se pare că eo pisică sau crezi că este o
mașină.
Se pare că este o umbră sau lucruri de genul asta, deoarece nu ai timp suficient pentru a procesa
aceste caracteristici sau nu ai suficiente funcții pentru a clasifica lucrurile ca atare.
Și asta este pentru mine acest lucru este foarte interesant pentru că ceea ce vom face cu rețele neuronale cu rețele neuronale convoluționale
este foarte asemănător și veți descoperi că modul în care computerele vor fi procesate imagini
va fi extrem de asemănătoare cu modul în care procesăm imaginile, așa că
este foarte valoros să înțelegem și să ne amintim mereu aceste lucruri că așa facem noi.
Și o să-i iau pe doamnă de pe ecranele tale, pentru că probabil că deja fuge deja.
Deci, iată ceva diferit.
Iată un experiment pe care îl facem un experiment pe computerele pe o rețea neuronală convoluționară, așa că acum
ne mișcăm încet de la oameni la computere.
Și acest diapozitiv este dintr-o poveste scrisă de Geoffrey Hinton și aici descrieți în esență un experiment pe
care el a făcut-o cu privire la rețelele neuronale convenționale pe care le-a pregătit.
Deci, vedeți aici trei imagini și le vom trece de la stânga la dreapta și vom vedea cum le veți
clasifica și apoi vom vedea cum pot fi reclasificate.
Deci, în stânga, ce credeți că este vorba?
Probabil a spus ghepard și vei avea dreptate.
Și acesta este ceea ce a spus computerul așa și chiar imediat,
chiar de pe liliac, vom învăța cum să citim aceste imagini, pentru că dacă vei merge adânc în rețelele neuronale convoluționale nu te
gândești că vei începe să înveți din ce în ce mai mult și folosind-le veți vedea multe dintre acestea.
Deci, de fapt, am văzut că oamenii le-au citit incorect, așa că aici, în partea de sus, Shida este ceea ce este de
fapt.
Deci, aceasta este eticheta corectă a imaginii, care este eticheta imaginilor, indiferent
de prelucrare.
Și viziunea computerului și apoi aici sunt presupunerile primele patru sau cinci, uneori, presupuneri ale algoritmului și li se dau
probabilitățile astfel încât computerul a spus sau rețeaua neurală a spus că îmbrăcămintea personală Chitta sau pisica egipteană
poate fi una dintre cele patru.
Și ghepardul are cel mai mare vot.
Și pe parcursul acestei părți a cursului înțelegeți ce înseamnă aceste voturi și cum derivă acestea.
Dar pentru moment este destul de intuitiv corect.
Deci, este un ghepard în realitate și rețeaua neuronală a ghicit bine.
A spus cu o hiper-abilitate cam de 95% 99%.
Apoi, al doilea.
Ce credeți că este că este un tren de glonț.
Și rețeaua neuronală a fost capabilă să distingă între locomotiva electrică de locomotivă pentru tren de
pasageri.
Acestea sunt alegerea de top, desigur.
Avea mai multe opțiuni pentru aceste rețele neuronale să învețe să se distingă de la patru categorii, de la
zeci de mii de categorii, în același timp.
Deci, acestea sunt cele patru opțiuni pe care le-a ales.
Și asta e trenul cu bullet și voința lui.
Și ce credeți că ultimul este foarte.
Există câteva opțiuni sau nu este foarte clar ce ar putea fi o tigaie de prăjire ar
putea fi o lupă ar putea fi chiar o pereche de foarfece ar putea spune unii, în timp ce rețeaua neurală a spus că
este o foarfecă.
Dar puteți vedea cum puteți greși aici.
În primul rând, nu este o imagine foarte clară.
Și, de asemenea, puteți vedea că probabilitățile nu sunt la fel de clare aici, astfel încât rețeaua neuronală a fost puțin confuză un
pic indecisă, așa cum suntem noi.
Așa că am spus Foarfece cu mare probabilitate, dar apoi avea o geantă de mână pe care, de fapt, a fost
cu nu nu atât de departe pe locul al doilea și stetoscop pan tigaie.
Deci, practic, puteți vedea că foarfeca a fost prima lui ghicit, dar opțiunea corectă a fost numărul doi și de
aceea este evidențiată în roșu.
Deci, mergem acolo. Asta este ceea ce toate drogurile sunt deja capabile.
Și acesta este, de fapt, un diapozitiv vechi.
A fost acum câțiva ani.
Acum sunt chiar mai buni și veți vedea că din aplicația practică pe care o veți codifica împreună au
luat prânzul.
Dar acum să încercăm puțin mai bine.
Ce conectivitate sau rețele neuronale convoluționale sunt de fapt și de ce sunt câștigate atât de multă popularitate.
De fapt, câștigă popularitate, astfel încât să puteți vedea aici o comparație Google Trends pe care am făcut-o chiar ieri.
Aici puteți vedea că această convenție rețelele neuronale iluzorii iau chiar rețelele
neuronale artificiale, deci o creștere masivă.
Și acest lucru va continua în acest fel, deoarece este un domeniu foarte important că în cazul în care toate lucrurile se întâmplă,
cum ar fi ca autovehicule de conducere auto.
Cum recunosc oamenii pe drum cum să recunoască semnele de oprire și cum se face cum Facebook
face Facebook să eticheteze imaginile sau oamenii în imagini și nu doar cum să ții minte în urmă cu câțiva ani în
urmă, a trebuit să le spui oamenilor, recunoașteți chipurile pe care trebuia să le adăugați.
Și acum doar recunoaște fețele și adaugă numele în același timp.
Ei bine, asta este ceea ce rețelele neuronale convoluționale sunt capabile ca fiind pe Facebook.
Dacă Jeffrey Hinton este nașul rețelelor neuronale artificiale și învățarea profundă, atunci Yalla Kuhn este
bunicul rețelelor neuronale convoluționale. Lukken este student al lui Jeffrey Hinton și, de fapt, aici îi
puteți vedea împreună.
Și Jeffrey Hinton este acum un pionier de de-planificare la Google tineri.
Este directorul Facebook al cercetării în domeniul inteligenței artificiale și, de asemenea, un profesor la NYU.
Așadar, suntem conștienți de această parte a nucleului pe care îl construim încet.
Aceste nume reprezintă o astfel de imagine a profilurilor persoanelor care conduc acest câmp, iar în următorii câțiva parți se vor afla mai multe
și vom avea această întreagă mafie așa cum ei se vor numi sau dacă poți apela ei
mafia sau conspirația de învățare profundă și veți învăța un pic mai mult despre modul în
care acest domeniu dezvoltat.
Da, doar ei sunt niște oameni minunați.
Și astfel, RIKOON în anii 80 și 90 a adus contribuții semnificative la domeniul rețelelor neuronale
convoluționale.
Și după cum veți vedea pe parcursul acestui curs a fost capabil să dezvolte sau să ajute lumea să dezvolte ceva
atât de extrem de puternic.
Deci, treceți la modul în care funcționează rețelele neuronale iluzorii.
Aveți o intrare este foarte simplu este foarte simplu, astfel încât acestea au o imagine de intrare.
Se trece prin rețeaua neurală iluzorie și aveți o etichetă, astfel încât aceasta să fie clasificată ca
ceva asemănător cu un Cheet sau un tren de glonte sau altceva.
Acum, cumva mergeți într-un pic mai detaliat.
De exemplu, poți ofițerul neroli să fi fost instruit pe anumite imagini pe anumite imagini clasificate sau imagini clasificate
înainte de a fi fost mai mare înainte.
După aceea puteți să-i dați să spunem că o rețea neuronală a fost pregătită pentru a recunoaște expresii și mișcări
ale feței, pe care le puteți da o față a unei persoane zâmbitoare, nu doar o față ca un desen al unei fețe ca aceasta, ci
chipul real al unei persoane zâmbind .
Și vă spun că persoana respectivă este fericită și puteți obține o imagine a unei persoane care se încruntă.
Îți spun că persoana este tristă.
El poate recunoaște aceste emoții și, după cum puteți vedea, este deja foarte puternic în ceea ce
privește atâtea implicații diferite, doar un exemplu pe care îl puteți gândi imediat și în ambele cazuri vă dau o operabilitate, astfel încât
nu va spune că știți că " re 100 de procente persoana este fericită sau tristă.
Va fi 99 sau 98 sau poate 80 la sută când nu este clar ce se întâmplă și așa cum am avut dreptate
câteodată putem să eronăm lucrurile pentru ceea ce nu sunt.
Sau, uneori, putem uneori nu este clar dacă persoana zâmbește sau se încruntă sau dacă este vorba de un câine sau
o pisică sau dacă este un tren sau un tren de glonț.
În regulă, uneori nu avem așa ceva, nu am văzut suficiente caracteristici în ceea
ce privește caracteristicile, pentru că așa procesăm informațiile vizuale așa cum am văzut de la începutul acestui tutorial.
Deci, dar cum o retea neuronala adapteaza o retea neuronala capabila sa recunoasca aceste caracteristici.
Ei bine, totul începe de la nivelul foarte de bază.
Să presupunem că aveți o imagine pe care aveți două imagini una este o imagine alb-negru
de două cu doi pixeli și una este o imagine color de două cu doi pixeli, în timp ce rețelele neuronale
mobilizeze faptul că imaginea alb-negru este o matrice bidimensională.
Deci modul în care o vedem acum în stânga este doar reprezentarea vizuală.
Presupun un fel de imagine.
Și pentru simplitate este doar o modalitate de a imagina, dar din punct de vedere al calculatorului
este de fapt o matrice bidimensională cu fiecare pixel care are o valoare cuprinsă între 0 și 55.
Deci, asta e opt biți de informație celor doi la puterea celor opt este de 256.
Deci, valorile de la 0 la 255 și acea intensitate a culorii.
Și în acest caz, culoarea alb, deci 0, va fi un pixel complet negru.
255 va fi un pixel complet alb și între ele veți avea gama de nuanțe de gri din posibilele opțiuni pentru
acest pixel.
Și bazându-se pe acele informații, computerele sunt capabile să lucreze apoi cu imaginea și asta este un fel
de punct de plecare că orice imagine are de fapt o reprezentare digitală are o formă digitală.
Și aceștia sunt doar niște esențiale și zerouri care formează un număr de la 0 la 255 pentru fiecare pixel și cu care
lucrează calculatorul.
În realitate nu funcționează cu tine, știți culori sau ceva ce funcționează cu cele și zerouri la sfârșitul
zilei.
Asta e la fel ca fundamentul tuturor.
Și într-o imagine color este de fapt o matrice tridimensională.
Ai albastru pixel albastru Larry Green și strălucirea și săgețile roșii și acel sens pentru RGV albastru
roșu-verde.
Și fiecare dintre aceste culori are propria intensitate.
Deci, practic, un pixel are trei valori atribuite acestuia.
Fiecare dintre ele este între 0 și 256 255.
Și, prin urmare, puteți afla ce este această imagine ce culoare este exact acest pixel.
Prin combinarea acestor trei valori și din nou computerele vor lucra cu asta.
Deci asta este fundamentul întregului canal roșu, canalul verde, canalul albastru.
Și, în sfârșit, să aruncăm o privire la un exemplu de exemplu foarte trivial al unei fețe zâmbitoare.
În termeni de calculator.
Dacă doar simplificăm cu adevărat lucrurile în loc să avem de la 0 la 255 și să avem acele valori doar pentru
a înțelege lucrurile mai bine și pentru a înțelege cu adevărat conceptele pe care le vom spune zero este că albul
este negru.
Dreapta.
Deci, vom simplifica lucrurile la extrem și veți vedea că imaginea poate fi reprezentată astfel.
Deci, motivul pentru care am adus acest lucru este pentru că intrăm în toate intuițiile noastre.
Stroh, ajungem să structurăm o imagine care este foarte simplă, dar în același timp toate acele concepte se
pot traduce înapoi la 0 2 256 gamă de valori și tot ceea ce se aplică în același mod.
Iar pașii vor fi trecuți dacă aceste imagini sunt o evoluție optimă.
Numărul maxim de pauză pentru numărul doi.
Pasul numărul trei aplatizare și pas numărul de o conexiune completă și îmi pot imagina
că probabil toate aceste cuvinte înseamnă mult pentru tine în acest moment, dar la sfârșitul acestei secțiuni a cursului
le veți înțelege în detaliu și exact ce sunt face.
Așa că vom începe în următorul tutorial.
Deocamdată, citirea suplimentară pe care ați putea dori să o analizați este o lucrare originală Lukens care
a dat naștere unei rețele neuronale emoționale.
Se numește învățare pe bază de gradient aplicată cunoașterii documentare.
Este posibil să fi văzut această imagine înainte de a pluti în jurul Internetului.
Este din acea hârtie, deci dacă doriți să vă întoarceți la începuturile modului în care sa întâmplat de unde a ieșit din toate
acestea, este lucrarea pe care trebuie să o priviți și aștept cu nerăbdare să văd în următorul tutorial.
Până atunci se bucură de învățare profundă.