Hola y bienvenidos al curso de aprendizaje profundo.
Hoy estamos iniciando redes neuronales convolucionales va a ser emocionante.
Vamos a sumergirnos directamente en él.
Vamos a comenzar con una imagen.
¿Qué ves cuando miras esta imagen?
¿Ves a una persona mirándote o ves a una persona que mira hacia la derecha, puedes ver
que tu cerebro está luchando está luchando para ajustarse si miras hacia el lado derecho de la imagen?
Solo mire en el borde derecho donde verá a una persona mirando hacia la derecha.
Si miras el borde izquierdo de la imagen, verás a una persona mirándote.
Y esto solo prueba que lo que nuestro cerebro está buscando cuando vemos cosas son características que dependen de las características
que ve dependiendo de las características que procesa.
Usted categoriza las cosas de ciertas maneras.
Entonces, cuando miras en el lado derecho de la imagen, ves ciertas características de una persona que busca andar
porque están más cerca de tu centro de atención y, por lo tanto, tu cerebro se clasifica como una persona que mira
hacia la derecha.
ves más características de una persona que te mira y, por lo tanto, tu cerebro lo clasifica como tal.
Cuando miras hacia el lado izquierdo de la imagen,
Echemos un vistazo a otro.
Esta es una imagen muy famosa.
Probablemente ya lo has visto.
Pero lo que ves aquí.
Entonces, algunas personas dirán que ven a una joven con un vestido que mira hacia otro lado.
Algunas personas dicen que ven a una anciana con un pañuelo en la cabeza mirando hacia abajo.
esto y verán que será muy obvio, así que esta es la cara de la joven que mira hacia otro lado.
Así que voy a señalar
Ella está mirando a lo lejos como su abrigo.
Ese es su pelo, que es su pequeña pluma en el pelo y, por otro lado.
Esta es la cabeza de la anciana mirando hacia abajo por su nariz, su barbilla que es la bufanda en su cabeza y
que está mirando hacia abajo.
Entonces, como puedes ver dos en uno, y dependiendo de qué características capte tu
cerebro, cambiará entre clasificar cada imagen como una u otra.
La más antigua de estas ilusiones registrada en el trabajo impreso es esta.
Es el pato o el conejo.
Entonces, ¿es esto un pato o es un conejo?
Otro ejemplo.
Y ahora voy a mostrar una imagen que por un momento solo la miraré y veré
qué emociones o qué tipo de experiencia visual experimentaste.
Entonces, ¿qué ves sientes como un poco no mareado pero un poco deslumbrado como si tu cerebro intentara tratar de
entender qué es lo que está tratando de hacer?
y este es un ejemplo clásico de cuando hay ciertas características en las que podría ser que podría ser eso, pero su cerebro no puede decidir.
Está saltando entre sus ojos hacia arriba y hacia abajo en los ojos
Y porque ambos parecen plausibles.
Sí, así que, básicamente, todos estos ejemplos nos ilustran cómo funciona el cerebro que procesa ciertas características
de una imagen o de lo que sea que veas en la vida real y lo clasifica como tal.
Probablemente has estado en situaciones cuando miras por encima del hombro rápidamente y ves algo
que crees que es, no sé si es como una pelota, pero resulta ser un gato o crees que es un
automóvil.
para procesar esas funciones o no tienes suficientes funciones para clasificar las cosas como tales.
Resulta ser una sombra o cosas así porque no tienes suficiente tiempo
Y esto es para mí, esto es muy interesante porque lo que vamos a hacer con redes neuronales con redes neuronales convolucionales es
muy similar y encontrarás que la forma en que las computadoras van a procesar las imágenes
va a ser extremadamente similar a la forma en que procesamos las imágenes, por
lo que es muy valioso de entender y solo recordar estas cosas, así es como lo hacemos.
Y voy a sacar a esta dama de tus pantallas porque probablemente ya esté volviéndose loca.
Entonces aquí hay algo diferente.
Aquí hay un experimento, un experimento hecho en computadoras en una red neuronal convolucional, así que ahora nos
estamos moviendo lentamente de los humanos a las computadoras.
Y esta diapositiva es de lo que dijo Geoffrey Hinton y aquí básicamente describiste un
experimento que había hecho en algunas redes neuronales convencionales que había entrenado.
Entonces, aquí puede ver tres imágenes y vamos a verlas de izquierda a derecha y ver cómo
las clasificaría y luego verá cómo pueden reclasificarse.
Entonces, a la izquierda, ¿qué crees que es esto?
Probablemente dijo guepardo y tendrás razón.
Y esto es lo que dijo la computadora, y la derecha enseguida,
vamos a aprender a leer estas imágenes porque si vamos a profundizar en las llamadas redes neuronales convolucionales, no hay
juego de palabras que pretenda comenzar a aprender más y más sobre y usándolos verás muchos de estos.
Así que he visto personas que las leen de forma incorrecta, así que aquí, en la parte superior, Shida es lo que realmente
es.
Esa es la etiqueta correcta de la imagen que es la etiqueta de las imágenes independientemente
de cualquier procesamiento.
dijo o la red neuronal dijo que la ropa personal de Chitta o el gato egipcio pueden ser una de las cuatro.
Y la visión por computadora y luego aquí son las conjeturas de las cuatro o cinco suposiciones del algoritmo y se
les da la probabilidad de que la computadora
Y el guepardo tiene el voto más alto.
Y a lo largo de esta parte del curso, usted entiende lo que significan estos votos y cómo se derivan.
Pero por ahora es bastante intuitivo, ¿verdad?
Entonces, es un guepardo en realidad y la red neuronal acertó.
Dijo que con una capacidad de hiper alrededor del 95 99 por ciento.
Luego el segundo.
¿Qué crees que significa que es un tren bala?
Y la red neuronal fue capaz de distinguir entre la locomotora eléctrica del tren de pasajeros del tren de pasajeros del tren
bala.
Esas son la mejor elección, por supuesto.
Tenía muchas más opciones. Estas redes neuronales aprenden a distinguir entre cuatro categorías de
docenas de categorías al mismo tiempo.
Entonces esas son las cuatro opciones que eligió.
Y eso es un tren bala y su voluntad.
Y entonces, ¿cuál crees que es el último?
Hay un par de opciones o no está muy claro qué es lo que podría ser una
sartén podría ser una lupa, podría ser incluso un par de tijeras que algunos podrían decir, mientras que la red neuronal dijo que era
un par de tijeras.
Pero puedes ver cómo puedes equivocarte aquí.
En primer lugar, no es una imagen muy clara.
Y también se puede ver que las probabilidades no son tan claras aquí, así que la red neuronal estaba un poco confundida,
un poco indeciso, tal como estamos.
Así que dije Tijeras con la alta probabilidad, pero luego tenía un vidrio de mano que en realidad tenía
con no tan lejos en el segundo lugar y un estetoscopio de sartén.
Así que, básicamente, aquí puede ver que las tijeras fueron su primera suposición, pero la opción correcta era la número dos y es por
eso que está resaltada en rojo.
Así que ahí vamos esos Eso es de lo que todas las drogas ya son capaces.
Y esto es en realidad una diapositiva bastante antigua.
Esto fue hace varios años.
son aún mejores y verán que de la aplicación práctica que codificarán juntos almorzaron.
Ahora
Pero ahora probemos un poco mejor.
Qué conveniencia o redes neuronales convolucionales son en realidad y por qué ganan tanta popularidad.
Y en realidad están ganando popularidad, así que puedes ver aquí una comparación de Google Trends que hice ayer.
Aquí se puede ver que las redes neuronales ilusionales de la convención incluso están tomando las redes
neuronales artificiales por lo que un aumento masivo.
Y esto va a seguir así porque es un campo muy importante que es donde pasan todas
las cosas, como los autos sin conductor.
¿Cómo reconocen a las personas en el camino cómo reconocer las señales de alto y cosas
así? ¿Cómo Facebook puede Facebook etiquetar imágenes o personas en imágenes? Y no solo recordar recordar que hace años
tenías que decírselo a ti mismo, entonces reconocer rostros que tenía que agregar los nombres.
Y ahora solo reconoce las caras y agrega los nombres al mismo tiempo.
Bueno, eso es lo que las redes neuronales convolucionales son capaces de estar en Facebook.
Si Jeffrey Hinton es el padrino de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo, entonces yalla Kuhn
es el abuelo de las redes neuronales convolucionales. Lukken es un estudiante de Jeffrey Hinton y, de hecho,
aquí puedes verlos juntos.
Y Jeffrey Hinton ahora es un pionero en el planeamiento en Google Young.
Es el director de la investigación de inteligencia artificial de Facebook y también profesor de NYU.
Así que lentamente nos damos cuenta de que esta parte del núcleo lentamente estamos formando de esta manera.
Estos nombres son de este tipo de imágenes de los perfiles de las personas que conducen este campo y los próximos en los próximos
pares de conocerán un poco más y tendremos toda esta Mafia como se llaman a sí mismos
o puede llamar ellos mafia o conspiración de aprendizaje profundo y aprenderás un poco más sobre cómo
se desarrolló este campo completo.
Sí, son solo estas grandes personas maravillosas.
Y así, RIKOON en los años 80 y 90 hizo contribuciones significativas al campo de las redes
neuronales convolucionales.
Y como verán a lo largo de este curso, han podido desarrollar o ayudar al mundo
a desarrollar algo extremadamente poderoso.
Así que pasemos a cómo pueden funcionar las redes neuronales ilusorias.
Tienes una entrada, es muy simple, es muy sencillo, así que tienen una imagen de entrada.
Pasa a través de la red neuronal ilusoria de latas y usted tiene una etiqueta por lo que clasifica
esa imagen como algo así como un Cheeto o un tren bala u otra cosa.
Ahora me gusta entrar en un poco más de detalle.
Por ejemplo, puede oficial neroli ha sido entrenado en ciertas imágenes en ciertas imágenes clasificadas o imágenes
categorizadas antes de que haya sido anterior superior.
Después de eso, puede darlo, digamos que una red neuronal ha sido entrenada para reconocer expresiones faciales y
movimientos, puede darle una cara de persona sonriente no solo una cara como el dibujo de una cara como esta, sino la cara
real de una persona que sonríe .
Y te diré que esa persona está feliz y que puedes ver la cara de una persona que frunce el ceño.
Te diré que la persona está triste.
Él puede reconocer estas emociones y, como puedes ver, eso ya es muy poderoso en términos
de tantas implicaciones diferentes, solo este ejemplo en el que puedes pensar de inmediato y en ambos casos te otorgaré una operabilidad
para que no diga que sabes ". 100 por ciento la persona está feliz o triste.
Será 99 o 98 o tal vez 80 por ciento cuando no esté claro qué está pasando y, al igual que tenemos razón,
a veces podemos confundir las cosas por lo que no son.
O a veces, a veces, no está claro si la persona sonríe o frunce el ceño o si es un
perro o un gato o si es un tren o un tren bala.
así es como procesamos la información visual, como vimos desde el comienzo de este tutorial.
De acuerdo, a veces no lo tenemos. No hemos visto suficientes características. Todo se reduce a las características porque
Entonces, ¿cómo puede una red neuronal que alberga una red neuronal reconocer estas características?
Bueno, todo comienza en el nivel básico que tienes.
Digamos que tienes una imagen, tienes dos imágenes, una es una imagen en blanco y negro de dos
por dos píxeles y otra es una imagen en color de dos por dos píxeles mientras que las redes neuronales aprovechan el hecho de
que la imagen en blanco y negro es una matriz bidimensional.
Entonces, la forma en que lo vemos ahora a la izquierda es solo la representación visual.
Supongo que algún tipo de imagen.
Y, por simplicidad, es solo una forma bidireccional de visualizar las imágenes, pero en términos informáticos, en
realidad es una matriz bidimensional con cada uno de esos píxeles con un valor entre 0 y 55.
Entonces eso es ocho bits de información para los dos a la potencia de ocho es 256.
Entonces, los valores de 0 a 255 y esa es la intensidad del color.
Y en este caso, el color blanco por lo que 0 será un píxel completamente negro.
255 será un píxel completamente blanco y entre ellos tendrá el rango de escala de grises de las opciones posibles para
este píxel.
es como el punto de partida de que cualquier imagen tiene una representación digital con forma digital.
Y sobre la base de esa información, las computadoras pueden entonces trabajar con la imagen y eso
Y esos son básicamente unos y ceros que forman un número de 0 a 255 para cada píxel y con eso
trabaja la computadora.
En realidad, no funciona con los colores o cualquier cosa que funcione con los unos y los ceros al final
del día.
Eso es algo así como la base de todo.
Y en una imagen en color, en realidad es una matriz tridimensional.
azul pixel azul Larry Green y el resplandor rojo y las flechas y ese sentido para RGV rojo verde azul.
Tienes
Y cada uno de esos colores tiene su propia intensidad.
Entonces, básicamente, un píxel tiene tres valores asignados.
Cada uno de ellos está entre 0 y 256 255.
Y por lo tanto, puede averiguar cuál es esta imagen de qué color es exactamente este píxel.
Al combinar esos tres valores, las computadoras volverán a funcionar con eso.
Esa es la base de todo eso es el canal rojo, el canal verde, el canal azul.
Y, finalmente, echemos un vistazo, por ejemplo, a un ejemplo muy trivial de una cara sonriente.
En términos de computadora.
Si simplemente simplificamos las cosas en lugar de tener de 0 a 255 y tener esos valores solo para
que podamos entender mejor las cosas y captar realmente los conceptos, vamos a decir que cero es blanco, uno
es negro.
Derecha.
Así que simplificaremos las cosas al máximo y verás que esa imagen se puede representar
así.
nuevo al 0 2 256 rango de valores y todo se aplica de la misma manera allí.
Entonces, la razón por la que hemos planteado esto es porque analizamos todas nuestras intuiciones. La estructura de
Stroh es similar a esta, que es muy simple, pero al mismo tiempo, todos esos conceptos pueden traducirse de
Y los pasos que vamos a seguir son si estas imágenes son una evolución óptima.
Paso número dos de la agrupación máxima.
El paso número tres de aplanamiento y el número de paso una conexión completa y puedo
imaginar que probablemente todas estas palabras significan mucho para ti en este momento, pero al final de esta sección del
curso las entenderás con gran detalle y exactamente qué son obra.
Así que comenzaremos en el siguiente tutorial.
Por ahora, la lectura adicional que tal vez desee examinar es un documento original joven de Lukens
que dio lugar a redes neuronales emocionales.
Se llama aprendizaje basado en gradiente aplicado a la cognición documental.
Es posible que haya visto esta imagen antes de flotar en Internet.
Es a partir de ese documento, así que si quieres volver a los comienzos de cómo sucedió todo de
donde vino todo esto, este es el documento para analizar y espero ver en el siguiente tutorial.
Hasta entonces disfruta del aprendizaje profundo.