Xin chào và chào mừng bạn trở lại với khóa học về Học sâu hôm nay, chúng tôi đang khởi động mạng nơ-ron phức hợp
sẽ rất thú vị.
Hãy đi sâu vào nó.
Chúng ta sẽ bắt đầu với một hình ảnh.
Bạn thấy gì khi nhìn vào hình ảnh này?
Bạn có thấy một người đang nhìn mình hay bạn thấy một người đang nhìn sang bên phải?
Bạn có thể thấy rằng bộ não của bạn đang gặp khó khăn.
Nó đang đấu tranh để điều chỉnh.
Nếu bạn nhìn sang phía bên phải của hình ảnh, chỉ cần nhìn vào đường viền bên phải của hình ảnh.
Bạn sẽ thấy một người đang nhìn sang bên phải.
Nếu bạn nhìn vào đường viền bên trái của hình ảnh, bạn sẽ thấy một người đang nhìn bạn.
Và điều này chỉ chứng minh rằng những gì bộ não của chúng ta đang tìm kiếm khi chúng ta nhìn thấy mọi thứ là các đặc điểm tùy thuộc vào các tính năng mà nó
nhìn thấy, tùy thuộc vào các tính năng mà bạn xử lý, bạn phân loại mọi thứ theo những cách nhất
định.
Vì vậy, khi bạn nhìn vào phía bên phải của hình ảnh, bạn sẽ thấy một số đặc điểm nhất định của
một người đang nhìn sang bên phải vì họ gần tâm điểm của bạn hơn và do đó não của bạn phân loại là người nhìn
sang bên phải.
Khi bạn nhìn sang phía bên trái của hình ảnh, bạn sẽ thấy nhiều đặc điểm hơn của một người đang nhìn bạn và
do đó não của bạn phân loại nó như vậy.
Vì vậy, chúng ta hãy xem xét một cái khác.
Đây là một hình ảnh rất nổi tiếng.
Bạn có thể đã nhìn thấy nó, nhưng bạn thấy gì ở đây?
Vì vậy, một số người sẽ nói rằng họ nhìn thấy một cô gái trẻ mặc váy, đang nhìn đi chỗ khác.
Một số người sẽ nói rằng họ nhìn thấy một bà già đội khăn trên đầu đang nhìn xuống.
Vì vậy, tôi sẽ chỉ ra những tính năng này và bạn sẽ thấy rằng nó sẽ trở nên rất rõ ràng.
Vì vậy, đây là khuôn mặt của cô gái trẻ đang nhìn đi chỗ khác.
Cô ấy đang nhìn vào khoảng không như chiếc áo khoác của mình.
Đó là tóc của cô ấy, đó là chiếc lông nhỏ trên tóc cô ấy.
Và mặt khác, đây là đầu của bà già nhìn xuống.
Đó là mũi của cô ấy, đó là miệng của cô ấy, đó là cằm của cô ấy.
Đó là chiếc khăn trên đầu cô ấy.
Và cô ấy đang nhìn xuống.
Vì vậy, như bạn có thể thấy, hai trong một.
Và tùy thuộc vào tính năng nào mà bộ não của bạn thu nhận, nó sẽ chuyển đổi giữa việc phân loại từng hình ảnh thành hình ảnh này
hay hình ảnh kia.
Ảo ảnh lâu đời nhất được ghi lại trong tác phẩm đã in là ảo ảnh này.
Đó là con vịt hoặc con thỏ.
Vậy đây là vịt hay thỏ?
Một vi dụ khac.
Và bây giờ tôi sẽ cho bạn xem một hình ảnh chỉ trong một giây, chỉ cần nhìn vào nó và xem bạn trải qua
những cảm xúc gì hoặc loại trải nghiệm nào, trải nghiệm hình ảnh.
Vậy bạn thấy sao?
Bạn có cảm thấy như không bị hoa mắt, nhưng có chút chói mắt, giống như bộ não của bạn đang cố gắng tìm
hiểu xem nó là gì, nó như thế nào, nó đang cố nhảy giữa mắt cô ấy, mắt lên và xuống.
Và đây là ví dụ kinh điển về việc khi có một số đặc điểm nhất định có thể là thế này, có thể là thế kia, nhưng bộ não
của bạn không thể quyết định được.
Và bởi vì cả hai đều có vẻ hợp lý và đúng.
Vì vậy, về cơ bản tất cả những ví dụ này minh họa cho chúng ta thấy não hoạt động như thế nào, rằng nó xử lý một số
tính năng nhất định trên một hình ảnh hoặc bất cứ thứ gì bạn nhìn thấy trong cuộc sống thực và nó phân loại như vậy.
Và có thể bạn đang ở trong tình huống khi bạn nhìn nhanh qua vai và bạn thấy một thứ gì đó và bạn nghĩ nó,
tôi không biết, nó giống như một, một, một quả bóng, nhưng hóa ra là một con mèo hoặc bạn nghĩ đó là một đó là một chiếc ô tô, nhưng hóa ra
lại là một cái bóng và những thứ tương tự như vậy.
Đó là bởi vì bạn không có đủ thời gian để xử lý các tính năng đó hoặc bạn không có đủ tính năng
để phân loại mọi thứ như vậy.
Và điều này đối với tôi, điều này rất thú vị bởi vì những gì chúng ta sẽ làm với mạng nơ-ron, với mạng
nơ-ron tích tụ, rất giống nhau.
Và bạn sẽ thấy rằng cách máy tính xử lý hình ảnh sẽ cực kỳ giống với cách
chúng ta xử lý hình ảnh.
Vì vậy, rất có giá trị để hiểu và chỉ cần ghi nhớ những điều này rằng đây là cách chúng tôi làm điều đó.
Và tôi sẽ loại bỏ người phụ nữ này khỏi màn hình của bạn bởi vì cô ấy có thể đã làm bạn
phát hoảng.
Vì vậy, đây là một cái gì đó khác nhau.
Đây là một thử nghiệm, một thử nghiệm được thực hiện trên máy tính, trên mạng nơ-ron phức hợp.
Vì vậy, bây giờ chúng ta đang dần chuyển từ con người sang máy tính.
Và slide này là từ một bài nói chuyện của Geoffrey Hinton.
Và ở đây bạn đã có cơ bản, nó mô tả một thí nghiệm mà anh ấy đã thực hiện trên một số mạng nơ-ron phức
tạp mà anh ấy đã đào tạo.
Vì vậy, ở đây bạn thấy ba hình ảnh và chúng ta sẽ xem xét chúng từ trái sang phải và xem bạn sẽ phân loại chúng như thế nào và
sau đó xem máy tính phân loại chúng như thế nào.
Vậy ở bên trái, bạn nghĩ đây là cái gì?
Bạn có thể đã nói Cheetah và bạn sẽ đúng.
Và đây là những gì máy tính nói.
Vì vậy, và ngay lập tức, ngay lập tức, chúng ta sẽ học cách đọc những hình ảnh này, bởi vì
nếu bạn đang đi sâu vào mạng nơ-ron phức hợp, không có ý định chơi chữ, nếu bạn bắt đầu tìm hiểu thêm và thêm về chúng và sử dụng chúng, bạn
sẽ thấy rất nhiều điều trong số này.
Vì vậy, và tôi đã thực sự thấy mọi người đọc chúng không chính xác.
Vì vậy, ở đây ở trên cùng.
Qaeda thực sự là như thế nào.
Vì vậy, đó là nhãn chính xác thực tế của hình ảnh.
Nhãn của hình ảnh là như vậy, bất kể quá trình xử lý và thị giác máy tính nào.
Và sau đây là các dự đoán, bốn hoặc năm dự đoán hàng đầu đôi khi là các dự đoán của thuật toán và chúng được đưa
ra xác suất.
Vì vậy, máy tính cho biết, hoặc mạng lưới thần kinh cho biết Cheetah Leopard, Snow Leopard hoặc mèo Ai Cập có thể là
một trong bốn và báo gêpa có phiếu bầu cao nhất.
Và trong suốt phần này của khóa học, bạn sẽ hiểu những phiếu bầu này có nghĩa là gì và chúng được tạo ra như
thế nào.
Nhưng bây giờ nó khá trực quan, phải không?
Vì vậy, đó là một con báo trong thực tế, và mạng lưới thần kinh đã đoán đúng, nó cho biết với xác suất cao,
khoảng 95, 99%, đó là một con báo gêpa.
Sau đó, cái thứ hai, bạn nghĩ gì?
Có phải đó là một con tàu cao tốc.
Và mạng nơ-ron đã có thể phân biệt giữa tàu cao tốc, xe khách, tàu điện ngầm, đầu
máy điện.
Đó là những lựa chọn hàng đầu.
Tất nhiên, nó có nhiều lựa chọn hơn.
Các mạng nơ-ron này học cách phân biệt không chỉ bốn danh mục với hàng chục, hàng nghìn danh
mục cùng một lúc.
Vì vậy, đó là bốn tùy chọn mà nó đã chọn.
Và đó là tàu cao tốc và đó là tàu cao tốc.
Vì vậy, bạn nghĩ gì về điều cuối cùng là rất, có một vài lựa chọn ở đó.
Nó không phải là rất rõ ràng nó là gì.
Nó có thể là một cái chảo rán.
Nó có thể là một chiếc kính lúp.
Nó thậm chí có thể là một cái kéo.
Một số người có thể nói, tốt, mạng lưới thần kinh nói rằng đó là một cái kéo, nhưng bạn có thể thấy cách bạn
có thể sai ở đây.
Trước hết, nó không phải là một hình ảnh quá rõ ràng.
Và bạn cũng có thể thấy rằng các xác suất không rõ ràng ở đây.
Vì vậy, mạng lưới thần kinh đã có một chút bối rối, một chút do dự, giống như chúng ta.
Vì vậy, nó nói kéo có xác suất cao nhất, nhưng sau đó nó có độ bóng bàn
tay, mà thực tế đã không ở vị trí thứ hai và ống nghe chảo rán cách đó không xa.
Vì vậy, về cơ bản ở đây bạn có thể thấy rằng chiếc kéo là dự đoán đầu tiên của nó, nhưng lựa chọn chính xác là số hai và đó là lý do tại
sao nó được đánh dấu bằng màu đỏ.
Vậy là xong.
Đó là những gì mạng nơ-ron đã có sẵn.
Và đây thực sự là một slide cũ.
Đây là vài năm trước đây.
Bây giờ chúng thậm chí còn tốt hơn.
Và bạn sẽ thấy rằng từ ứng dụng thực tế mà bạn sẽ cùng nhau viết mã.
Puddle on.
Nhưng bây giờ chúng ta hãy cố gắng hiểu rõ hơn một chút về loại mạng lưới nơ-ron phức tạp thực sự là
gì và tại sao chúng lại trở nên phổ biến đến vậy?
Và họ thực sự đang trở nên phổ biến.
Vì vậy, bạn có thể xem ở đây so sánh Google Xu hướng mà tôi vừa thực hiện ngày hôm qua.
Ở đây, bạn có thể thấy rằng các mạng nơ-ron tích tụ thậm chí đang chiếm lấy các mạng nơ-ron nhân tạo.
Vì vậy, một sự gia tăng lớn và họ sẽ tiếp tục đi theo cách đó bởi vì đây là một lĩnh vực rất quan trọng, đó là
nơi tất cả mọi thứ xảy ra, chẳng hạn như xe hơi tự lái.
Làm sao họ nhận ra người đi đường, làm sao nhận ra biển báo dừng và những thứ tương tự?
Làm thế nào để Facebook làm thế nào để Facebook có thể gắn thẻ hình ảnh hoặc người trong hình ảnh?
Và không chỉ giống như, hãy nhớ những năm trước đây bạn phải tự mình gắn thẻ mọi người, sau đó nó sẽ nhận ra khuôn mặt,
bạn phải thêm họ, sau đó thêm tên, và bây giờ nó chỉ nhận dạng khuôn mặt và
thêm tên cùng một lúc.
Chà, đó là khả năng của các mạng nơ-ron tích hợp.
Và nói về Facebook, nếu Geoffrey Hinton là cha đỡ đầu của mạng nơ-ron nhân tạo và học
sâu, thì Yann LeCun là ông tổ của mạng nơ-ron phức hợp.
Yann LeCun là học sinh của Geoffrey Hinton, và trên thực tế, ở đây bạn có thể thấy họ cùng nhau.
Và Geoffrey Hinton hiện đang đi tiên phong trong lĩnh vực học sâu tại Google.
Yann LeCun là giám đốc Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo của Facebook và cũng là một giáo sư tại NYU.
Vì vậy, từ từ, chúng tôi tôi thích phần này của khóa học.
Từ từ, chúng tôi đang xây dựng cái tên này, những cái tên này hoặc loại bức tranh về hồ sơ của những người đang
thúc đẩy lĩnh vực này.
Và tiếp theo trong một vài phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về một vài phần.
Và chúng ta sẽ có toàn bộ mafia này, như họ tự gọi, hoặc Yann LeCun gọi họ là Mafia hoặc âm
mưu học sâu.
Và bạn sẽ tìm hiểu thêm một chút về cách toàn bộ lĩnh vực này phát triển.
Và vâng, đó chỉ là một số người tuyệt vời, tuyệt vời.
Và do đó, Yann LeCun trở lại những năm 80 và những năm 90 đã có những đóng góp đáng kể
trong lĩnh vực mạng nơ-ron tích tụ.
Và như chúng ta sẽ thấy trong suốt khóa học này, đã có thể phát triển hoặc giúp thế giới phát triển một thứ
gì đó cực kỳ mạnh mẽ.
Vì vậy, chuyển sang cách mạng nơ-ron tích tụ hoạt động, bạn có một đầu vào.
Nó rất đơn giản, nó rất đơn giản.
Vậy là bạn đã có một hình ảnh đầu vào.
Nó đi qua một mạng nơ-ron phức hợp và bạn có một đầu ra.
Có nhãn.
Vì vậy, nó phân loại hình ảnh đó như một thứ gì đó giống như một con báo hay một đoàn tàu cao tốc hoặc một cái gì đó khác.
Bây giờ giống như đi vào chi tiết hơn một chút.
Ví dụ: bạn có thể sau khi mạng nơ-ron đã được đào tạo trên một số hình ảnh nhất định, trên một số hình ảnh đã phân loại
hoặc hình ảnh đã phân loại đã được phân loại trước đó sau đó bạn có thể đưa ra nó, giả sử một
mạng lưới thần kinh đã được đào tạo để nhận dạng nét mặt, cảm xúc .
Bạn có thể đưa ra khuôn mặt của một người đang cười, không chỉ là một khuôn mặt, như hình vẽ một khuôn mặt như thế này, mà là khuôn mặt
thực sự của một người đang cười.
Và nó sẽ cho bạn biết rằng người đó đang hạnh phúc và bạn có thể cho nó là khuôn mặt của một người đang cau có.
Nó sẽ cho bạn biết rằng người đó đang buồn.
Nó có thể nhận ra những cảm xúc này.
Và như bạn có thể thấy, nó đã rất mạnh về rất nhiều ứng dụng khác nhau.
Chỉ với một ví dụ này bạn có thể nghĩ ra ngay lập tức và trong cả hai trường hợp, nó sẽ cung cấp cho bạn một xác suất.
Vì vậy, nó sẽ không nói với 100% niềm vui hay nỗi buồn của người đó, nó sẽ là 99 hoặc 98 hoặc có thể là 80% khi không rõ chuyện
gì đang xảy ra.
Và cũng giống như chúng ta đúng, đôi khi chúng ta có thể nhầm lẫn mọi thứ với những gì chúng không phải, hoặc đôi khi chúng ta
có thể.
Đôi khi không rõ người đó đang cười hay đang cau mày hay đó là chó hay mèo,
hay đó là tàu hỏa hay tàu cao tốc.
Đúng.
Đôi khi chúng tôi không có, chúng tôi chưa thấy đủ các tính năng và tất cả đi xuống các tính
năng bởi vì đó là cách chúng tôi xử lý thông tin trực quan như chúng tôi đã thấy từ đầu hướng dẫn này.
Vậy nhưng làm thế nào để một mạng nơ-ron, làm thế nào để mạng nơ-ron có thể nhận ra những đặc điểm này?
Tất cả đều bắt đầu ở mức cơ bản mà bạn có.
Giả sử bạn có một hình ảnh, bạn có hai hình ảnh.
Một là hình ảnh đen trắng có kích thước 2 x 2 pixel và một là hình ảnh màu có kích thước 2 x 2 pixel.
Chà, mạng nơ-ron tận dụng thực tế rằng hình ảnh đen trắng là một mảng hai chiều.
Vì vậy, cách chúng ta nhìn thấy nó ngay bây giờ ở bên trái chỉ là hình ảnh đại diện, phải không?
Vì vậy, đó là một số loại hình ảnh và vì lợi ích của đơn giản chỉ là một bức tranh hai nhân hai.
Nhưng theo thuật ngữ máy tính, nó thực sự là một mảng hai chiều với mỗi một trong
số các pixel đó có giá trị từ 0 đến 255.
Vì vậy, đó là tám tám bit thông tin của hai với sức mạnh của tám là 256.
Vì vậy, do đó các giá trị là từ 0 đến 255.
Và đó là cường độ của màu sắc.
Và trong trường hợp này, màu trắng.
Vì vậy, số không sẽ là một pixel hoàn toàn đen, 255 sẽ là một pixel hoàn toàn trắng.
Và giữa chúng, bạn có phạm vi thang màu xám của các tùy chọn có thể có cho pixel này.
Và dựa trên thông tin đó, máy tính có thể làm việc với hình ảnh.
Và đó giống như điểm bắt đầu mà bất kỳ hình ảnh nào thực sự đều có dạng biểu diễn
kỹ thuật số, có dạng kỹ thuật số và về cơ bản chúng chỉ là những số 0 và số 0 tạo thành một số từ 0 đến 255 cho
mỗi pixel.
Và đó là những gì máy tính hoạt động.
Nếu nó không thực sự hoạt động với màu sắc hoặc bất cứ thứ gì, hoạt động với
những cái và số không, thì vào cuối ngày, đó giống như nền tảng của tất cả.
Và trong một hình ảnh màu, nó thực sự là một mảng ba chiều.
Bạn có pixel xanh lam, bạn có một lớp xanh lam, một lớp xanh lá cây và một lớp đỏ.
Và theo nghĩa đó, bốn GB màu đỏ, xanh lá cây, xanh lam, và mỗi màu trong số đó có cường độ riêng.
Vì vậy, về cơ bản pixel có ba, ba giá trị được gán cho nó.
Mỗi một trong số chúng nằm trong khoảng từ 0 đến 256, 255.
Và do đó, bạn có thể tìm ra hình ảnh này là gì, màu sắc chính xác của pixel này là gì bằng cách kết hợp ba giá
trị đó.
Và một lần nữa, máy tính sẽ hoạt động với điều đó.
Vì vậy, đó là nền tảng của tất cả.
Đó là Kênh Đỏ, Kênh Xanh, Kênh Xanh.
Và cuối cùng, chúng ta hãy xem xét một ví dụ, một ví dụ rất đơn giản về khuôn mặt cười trong thuật ngữ
máy tính, nếu chúng ta thực sự đơn giản hóa mọi thứ thay vì có từ 0 đến 255, thay vì có những giá trị đó chúng
ta có thể hiểu mọi thứ tốt hơn và thực sự nắm bắt
các khái niệm, chúng ta sẽ nói số không là màu trắng, một là màu đen, phải không?
Vì vậy, chúng tôi sẽ đơn giản hóa mọi thứ đến cùng cực.
Và bạn sẽ thấy rằng hình ảnh đó có thể được biểu diễn như vậy.
Vì vậy, lý do tại sao chúng tôi đưa ra điều này là vì chúng tôi sẽ xem tất cả các hướng dẫn về
trực giác của chúng tôi, chúng tôi sẽ cấu trúc trên những hình ảnh như thế này, rất đơn giản, nhưng đồng thời,
tất cả các khái niệm đó có thể dịch ngược lại phạm vi giá trị từ 0 đến 256 và mọi thứ đều áp dụng theo cách tương tự
ở đó.
Và các bước mà chúng ta sẽ trải qua với những hình ảnh này là tích chập số một.
Bước số hai, tổng hợp tối đa.
Bước số ba, làm phẳng và số bước.
Hoặc kết nối đầy đủ.
Và tôi có thể tưởng tượng rằng có lẽ không có từ nào trong số này có nhiều ý nghĩa đối với bạn vào
lúc này, nhưng khi kết thúc phần này của khóa học, bạn sẽ hiểu chúng một cách chi tiết và chính xác những gì chúng đang
làm.
Vì vậy, chúng ta sẽ bắt đầu trong hướng dẫn tiếp theo.
Hiện tại, bài đọc bổ sung mà bạn có thể muốn xem xét là một bài báo ban đầu của
Lacunes thời trẻ đã tạo ra mạng nơ-ron phức hợp.
Nó được gọi là học dựa trên gradient áp dụng cho nhận dạng tài liệu.
Bạn có thể đã nhìn thấy hình ảnh này trước khi trôi nổi trên Internet.
Nó là từ giấy đó.
Vì vậy, nếu bạn muốn quay trở lại ban đầu của tất cả như thế nào, tất cả bắt nguồn từ đâu, thì đây là bài
báo để xem xét và tôi mong được gặp bạn trong phần hướng dẫn tiếp theo.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng việc học sâu.