Merhaba ve derin öğrenme kursuna hoş geldiniz.
Bugün, konvolüyonel sinir ağlarını başlatmak heyecan verici olacak.
Hadi doğrudan doğruya dalış yapalım.
Bir görüntüle başlayacağız.
Bu görüntüye baktığınızda ne görüyorsunuz?
Size bakan bir kişiyi görüyor musunuz yoksa sağdaki görüntüye
bakarsanız, beyninizin mücadele etmekte zorlandığını görebileceğiniz bir kişiyi görüyor musunuz?
Şuraya doğru bakan bir kişiyi göreceğiniz doğru kenarlığa bakmanız yeterlidir.
Resmin sol kenarına bakarsanız, size bakan birinin göreceksiniz.
Ve bu sadece, gördüğümüzde beynimizin aradıklarının, işlediğiniz özelliklere bağlı olarak gördüğü özelliklere
bağlı olarak özelliklerinin kanıtlandığını gösterir.
İşleri belirli şekillerde kategorize edersiniz.
Böylece, görüntünün sağ tarafına baktığınızda, binmek isteyen bir kişinin belirli özelliklerini, odak
merkezinize daha yakın oldukları ve bu nedenle beyninizin sağa bakan bir kişi olarak sınıflandırdığı
görürsünüz.
bir kişinin daha fazla özelliği görürsünüz ve bu nedenle beyniniz bu şekilde sınıflandırır.
Resmin sol tarafına baktığınızda, size bakan
O zaman başka birine bir göz atalım.
Bu çok ünlü bir görüntü.
Muhtemelen daha önce de görmüşsindir.
Ama burada gördüğün şey.
Bu yüzden bazı insanlar, uzakta bakan bir elbiseli genç bir bayan gördüğünü söyleyecektir.
Bazı insanlar yaşlı bir bayanın başını örten bir eşarp giydiklerini söylüyorlar.
işaret edeceğim ve bunun açıkça görüleceğini göreceksiniz, bu genç bayan uzaklaşmaya yüz oluyor.
Bu yüzden bunu
Mesafeyi ceketinin içine bakıyor.
Saçları bu, onun saçlarındaki küçük tüyü ve öte yandan.
Bu yaşlı kadının başını burun ağzına bakıyor başının üstünde başörtüsü olan çenesine bakıyor
ve aşağı bakıyor.
İki kişiyi birer birer görebilir ve beyninizin aldığı özelliklere bağlı olarak, her bir görüntüyü
bir ya da diğer olarak sınıflandırmak arasında geçiş yapar.
Bu illüzyonların en eskisi basılı esere kaydedilmişti.
Ördek ya da tavşan.
Bu ördek mi yoksa bu tavşan mı.
Başka bir örnek.
Ve şimdi sadece bir saniyeliğine bakacak bir görüntü göstereceğim ve ne tür duyguların ya
da görsel deneyimlerin yaşandığını neye benzediğini göreceğim.
Peki ne görüyorsun biraz baş dönmesi değil ama biraz göz kamaştırıyor gibi hissediyorsun beynin denemek ve denemek
istediği şeyin ne olduğunu anlamak için çalışıyor olması.
bunun olabileceği bazı özelliklerin olduğu klasik bir örnek, ancak bunun beynin karar vermediği olabilir.
Gözleri yukarı ve aşağı gözler arasında atlıyor ve
Ve her ikisi de mantıklı görünmesi nedeniyle.
Evet, o kadar temelde bu örneklerin tümü bize beynin nasıl çalıştığını,
bir görüntünün bazı özelliklerini işlediğini ya da gerçek hayatta gördüğünüz şeyleri gösterir.
Muhtemelen omzunuza hızla baktığınızda ve bir top gibi olup olmadığını bilmediğimi
düşündüğünüz bir şey gördüğünüz durumlarda durumdasınız, ancak bir kedi gibi görünüyor ya da bir araba olduğu
düşünülüyor.
sahip olmadığınız ya da böyle şeyleri sınıflandırmaya yetecek kadar özelliğiniz olmadığı için böyle şeyler oluyor.
Bir gölge ya da böyle özelliklere sahip olmak için yeterli zamana
Ve bu benim için çok ilginç çünkü benimle sinirsel ağlarla yapacağım konvolüsyonel sinir ağları
çok benzer ve bilgisayarların görüntüleri işleme şeklinin aşırı derecede olacağını
göreceksiniz görüntüleri işleme şeklimize benzer şekilde, anlamak ve yalnızca
bu şeyleri hatırlamak çok değerlidir, çünkü bunu yaptığımız biçimidir.
Ve bu bayanı ekranlarından alacağım, çünkü muhtemelen şimdiden korkuyor.
Yani burada farklı bir şey var.
İşte konvansiyonel sinir ağı üzerindeki bilgisayarlarda yapılan bir deney bu yüzden
insanlardan bilgisayara yavaş yavaş ilerliyoruz.
Ve bu slayt, Geoffrey Hinton'dan bir söylentiye ait ve burada temel olarak, eğittiği
bazı geleneksel sinir ağlarında yaptığı bir deneyi siz tarif ettiniz.
Yani burada üç resim görüyorsunuz ve bunları soldan sağa doğru geçeceğiz ve bunları nasıl
sınıflandıracağınızı ve daha sonra yeniden sınıflandırılabileceklerini göreceğiz.
Yani solda bunun ne olduğunu düşünüyorsun.
Muhtemelen çita dedi ve sen de haklı olacaksın.
Ve bilgisayar böyle söylediler ve sağda hemen bu
görüntüleri okumayı öğreneceğiz, çünkü konvolusyonel sinir ağları derinliklerine giderseniz, öğrenmeye başlayacağınız anlamına gelmeyen bir
cinas Daha fazla bilgi edinmek ve bunları kullanmak, bunlardan çok şey göreceksiniz.
Ve aslında insanlar onları yanlış okudum gördüm burada bu üst Shida aslında ne
olduğu.
Bu, herhangi bir işleme tabi tutulmadan görüntülerin etiketi olan resmin gerçek
doğru etiketi.
sinir ağının Chitta kişisel giyim eşyası veya Mısır kedisinin dörtten birisi olabileceğini söylediği olasılıkları veriliyor.
Ve bilgisayar vizyonu ve sonra burada algoritmanın en iyi dört veya beş tahminini tahmin
ediyorlar ve bilgisayarın söylediği veya
Çitanın en yüksek oyu var.
Ve Kursun bu bölümünde bu oyların anlamını ve nasıl türetildiklerini anlıyorsunuz.
Ancak şu an için oldukça sezgisel.
Yani gerçekte bir çita ve sinir ağı doğru tahmin.
Hiper yeteneği yüzde 95 gibi yüzde 99 söyledi.
Sonra ikincisi.
Sence bu mermi treninin olması mı?
Ve sinir ağı kurşun tren binek otomobil metro tren elektrikli lokomotif arasında ayırım
başardı.
Bunlar tabii ki en iyi seçimdir.
Bu sinir ağları aynı anda binlerce kategoriden düzinelerce sadece dört kategoriyi ayırtmayı öğrendiği
çok daha fazla seçeneğe sahipti.
Demek ki seçtiği dört seçenek bunlar.
Ve bu mermi treni ve iradesi.
Ve sonuncusunun ne olduğunu çok düşünüyor musun?
Birkaç seçenek var ya da kızartma tenceresi büyüteç olabilir,
belki de sinir ağı bir çift makas olduğunu söylediğinde bazılarının söyleyebileceği makas
olabilir.
Ancak burada nasıl ters gidebileceğinizi görebilirsiniz.
Her şeyden önce çok net bir görüntü değil.
Ve ayrıca olasılıkların burada açıkça görmediğini görebiliyorsunuz, böylelikle sinir
ağı biraz tuhaflaştı.
Bu yüzden Makas'ı yüksek ihtimalle söyledim, ancak el camı vardı, aslında ikinci
sıradaki ve kızartma tenceresi stetoskopunda olmadığı kadar çoktu.
Yani temel olarak burada makasın ilk tahmin olduğunu görüyoruz, ancak doğru seçenek iki numaraydı ve bu
yüzden kırmızı renkte vurgulanmış.
Yani biz oraya gidiyoruz Bütün ilaçların zaten yapabilecekleri budur.
Ve bu aslında eski bir slayt.
Bu birkaç yıl önceydi.
daha da iyiler ve öğleden sonra birlikte kodlayacağınız pratik uygulamadan öğreneceksiniz.
Şimdi
Ama şimdi bunu biraz daha iyi deneyelim.
Gerçekten ne konvansiyon veya konvolüyonel sinir ağları vardır ve neden bu kadar popülerlik kazanmaktadırlar.
Ve aslında popülerlik kazanıyorlar, böylece dün yaptığım Google Trendler karşılaştırmasını görebilirsiniz.
Burada görsel illüzyonel sinir ağlarının yapay sinir ağlarını bile devraldığını ve
böylece büyük bir artış gösterdiğini görebilirsiniz.
Ve bu şekilde devam edecek, çünkü her şeyin kendiliğinden sürülen araba gibi
gerçekleştiği çok önemli bir alan.
Dur işaretlerini ve böyle şeyleri nasıl tanıyacağınızı insanlar yolda tanıyorlar, Facebook'un
görüntüleri veya görüntüdeki kişileri nasıl etiketleyebileceklerini ve sadece daha önce hatırladığınızı değil, insanlarınıza kendiniz
söylemek zorunda kaldınız mı Yüzleri tanımak isimleri eklemek zorunda kaldınız.
Ve şimdi sadece yüzleri tanıyor ve aynı zamanda isimleri ekliyor.
İğneleyici sinir ağlarının Facebook'ta olduğu kadar yetenekli olması da budur.
Eğer Jeffrey Hinton yapay sinir ağlarının vaftiz babası ve derin öğrenme ise, o zaman
yalla Kuhn, konvolüyonel sinir ağlarının dedesi olan Lukken, Jeffrey Hinton'un bir öğrencisidir ve aslında onları
burada birlikte görebilirsiniz.
Ve Jeffrey Hinton şu anda Google gençlerinde plan yapmaya öncülük ediyor.
Facebook yapay zeka araştırması direktörü ve aynı zamanda NYU'da profesör müdürü var.
Dolayısıyla çekirdeğin bu kısmının yavaş yavaş farkındayız ve yavaş yavaş bu yolda ilerliyoruz.
Bu isimler, bu alanı kullanan insanların profillerinin bu tür resimlerini gösteriyor ve önümüzdeki birkaç ay içinde bir kaç
tane daha keşfedeceğiz ve kendilerini aradıklarından bu Mafya'ya sahip olacağız ya da arayabiliyoruz.
Onlara mafya ya da derin öğrenme komplosu ve bu alanın nasıl geliştiği hakkında
biraz daha bilgi edineceksiniz.
Evet, sadece bunlar harika büyük insanlar.
Ve böylece RIKOON, 80'li ve 90'lı yıllarda, konvolüyonel sinir ağları alanına önemli katkılar
sağlamıştır.
Ve bu ders boyunca gördüğünüz gibi, dünyanın son derece güçlü bir şey geliştirmesine ya
da geliştirmesine yardımcı olmuştur.
Bu yüzden yanılsama sinir ağları nasıl işe yarayabilir?
Bir girdiniz var, çok basit, dolayısıyla bir giriş imkânı bulmaları çok kolay.
Can illüzyonel sinir ağı üzerinden geçiyor ve bir etiketiniz var, bu yüzden bu görüntüyü
Cheeto ya da mermi tren ya da başka bir şey gibi sınıflandırıyor.
Şimdi biraz daha ayrıntıya girmek gibi bir şey.
Örneğin, neroli belirli daha önce önceden belirli gizli görüntülerde veya kategorize edilmiş
görüntülerde bazı görüntüler üzerinde eğitilmiş olabilir.
Bundan sonra bir sinir ağı yüz ifadelerini tanımak için eğitildiğini ve gülümseyen bir
kişinin yüzünü verebileceğini, ancak bunun gibi bir yüz çizimi gibi sadece bir yüzü değil, gülümseyen birinin
gerçek yüzünü eğittiğini söyleyelim. .
Ve sana o kişinin mutlu olduğunu ve kaş çatan birinin yüzünü alabileceğini söyleyeceğim.
Sana o kişinin üzgün olduğunu söyleyeceğim.
Bu duyguları tanıyabilir ve görebildiğiniz gibi çok farklı etkiler açısından
zaten çok güçlüdür, hemen düşünebileceğiniz bu örnek ve her iki durumda da size
bir işlerlik kazandıracağız, % 100 kişi mutlu ya da üzgün.
Neyin olup bittiğini belli etmediğinde, yüzde 99 ya da 98 ya da yüzde 80'lik bir oranda olacak ve haklı
olduğumuz gibi, şeyleri bazen yanlış oldukları için yanlış yapabiliriz.
Veya bazen bazen kişi gülümsüyor veya kaşlarını çattırabilir mi, yoksa bir köpek mi kedi mı
yoksa bir tren mi kurşun treni mi olduğu belli değil.
görmedik çünkü bu öğreticinin başlangıcından gördüğümüz gibi görsel bilgileri işleriz.
Pekâlâ bazen elimizde hiçbir şey görmedik, özelliklere kadar inen pek çok özellik
Peki nasıl bir sinir ağı konut sinir ağı bu özellikleri tanımak mümkün yapıyor.
Her şey senin sahip olduğun en basit seviyede başlar.
Diyelim ki iki görüntüsünüz olan bir görüntü var, bir tanesi iki
piksel siyah beyaz görüntü, ikisi de iki piksel renkli bir görüntü, sinir ağları ise siyah
beyaz görüntüsünün iki boyutlu bir dizilimi kullandığını varsayalım.
Şu anda soldaki görme şekli sadece görsel temsil.
Sanırım bir çeşit resim.
Basitlik uğruna, resim yalnızca iki yönlüdür; ancak bilgisayar açısından aslında, bu piksellerin her
birinin 0 ile 55 arasında bir değere sahip olduğu iki boyutlu bir dizi.
Bu sekizli sekiz bilginin ikisinin de sekiz güce sahip olduğu 256.
Dolayısıyla 0'dan 255'e kadar olan değerler ve bu renk yoğunluğudur.
Ve bu durumda renk beyaz o kadar 0 tamamen siyah bir piksel olacaktır.
255 tamamen beyaz bir piksel olacak ve aralarında aralıklı olarak bu piksel için gri tonlamalı
seçenekler var.
dijital bir temsiline sahip olduğu başlangıç ​​noktası gibi bir dijital formda dijital bir forma sahiptir.
Ve bu bilgilere dayanarak, bilgisayarlar daha sonra resimle çalışabilir ve bu, herhangi bir görüntünün aslında
Ve bunlar sadece temel olarak, her piksele 0 ile 255 arasında bir sayı oluşturan ve sıfırlar, bilgisayar da
bununla çalışır.
Aslında sizinle birlikte günün sonunda bir veya sıfırlarla çalıştığı renkleri veya bir şeyi
bilmez.
Tıpkı hepsinin temelini oluşturan şey gibi.
Ve renkli bir resimde aslında üç boyutlu bir dizi.
piksel mavi Larry Green ve kırmızı parlama ve oklar var ve RGV kırmızı yeşil mavi için bu mantık var.
Mavi
Ve bu renklerin her biri kendi yoğunluğuna sahiptir.
Temelde bir pikselin üç üç değeri vardır.
Her biri 0 ile 256 255 arasındadır.
Ve bu nedenle bu resim neyle tam olarak bu pikselin ne renkte olduğunu öğrenebilirsiniz.
Bu üç değeri birleştirerek bilgisayarlar yine çalışacak.
İşte temelleri kırmızı kanalı, yeşil kanalı mavi kanalı.
Ve nihayet bir gülümseyiş yüzünün çok önemsiz bir örneğine bir göz atalım.
Bilgisayar terimleriyle.
0'dan 255'e varmak yerine şeyleri basitleştirirsek ve bu değerleri elde edersek, daha
iyi şeyler anlayabilir ve sıfır söyleyeceğimiz kavramları gerçekten kavrayabilirsek, beyaz bir tane
siyah olur.
Sağ.
Bu yüzden işleri basitleştirip yalnızca o kadar basitleştireceğiz ve o görüntünün bu şekilde temsil edilebileceğini
göreceksiniz.
2 256'ya geri çevirebiliyor. değer aralığı ve her şey aynı şekilde geçerlidir.
Dolayısıyla bunun sebebini ortaya koymamızın nedeni, sezgilerimizin hepsine girmek olduğumuzdan dolayı Stroh'un
bir imge oluşturması için çok basit ama aynı zamanda tüm bu kavramlar 0
Ve bu görüntüler optimal bir evrim ise adımlar atılıyor olacağız.
Adım numarası iki maksimum havuz.
Adım üç düzleştirme ve adım tam bir bağlantıdır ve şu anda bu
kelimelerin tamamının sizin için çok önemli olduğunu hayal edebiliyorum, ancak dersin bu bölümünün sonuna kadar
bunları çok detaylı ve tam olarak anlayacaklardır. yapıyor.
Bir sonraki öğreticide başlayacağız.
Şimdilik bakmak isteyebileceğiniz ek okuma, duygusal sinir ağları oluşturan genç
bir Lukens orijinal kağıdı.
Buna, belgesel bilince uygulanan degradasyon tabanlı öğrenme denir.
Bu görüntüyü internette dolaşmadan önce görmüşsünüzdür.
Bu kağıttan kaynaklanıyor, öyleyse, her şeyin nereden geldiğine dair başlangıca geri dönmek isterseniz
bakmak için kağıt budur ve bir sonraki öğreticide görmeyi dört gözle bekliyorum.
O zamana kadar derinlemesine öğrenmenin tadını çıkarın.