أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة التعلم العميق.
في الدرس السابق ، اكتشفنا ماهية الشبكات العصبية التلافيفية ، واليوم
سنغوص في الخطوة الأولى الالتفاف.
إذن هذه هي وظيفة الالتواء.
أعلم أننا نحاول الابتعاد عن الرياضيات ونبقي الأمور بديهية ، لكن لا يسعني سوى مشاركة
هذه الصيغة معك لأنها بسيطة جدًا.
الالتفاف هو في الأساس تكامل مشترك لوظيفتين ويوضح لك كيف تقوم إحدى الوظائف بتعديل الأخرى
أو تعديل شكل الأخرى.
وإذا كنت قد أجريت أي معالجة للإشارات أو هندسة كهربائية أو مهنة تتطلب معالجة
الإشارات ، فستصادف حتمًا وظيفة الالتفاف.
إنها تحظى بشعبية كبيرة الآن.
مرة أخرى ، سنبقي الرياضيات خفيفة أو نبقيها منفصلة.
وإذا كنت ترغب في الخوض في الرياضيات وراء الشبكات العصبية التلافيفية ، فإن القراءة
الإضافية الرائعة هي مقدمة عن الشبكات العصبية التلافيفية بواسطة جانسون وو ، الأستاذ في جامعة نانجينغ
في الصين.
تم نشر هذه الورقة حرفيًا منذ أيام ، مثل خمسة أو ستة أيام مضت ، وهي موجهة بشكل خاص إلى الأشخاص الذين بدأوا
في المبتدئين ، والذين يتعرفون على الشبكات العصبية التلافيفية.
لذلك يجب أن تكون الرياضيات سهلة الوصول.
لقد قمت بالفعل بإرسال بريد إلكتروني إلى البروفيسور جونسون وو ، وقال إن هدفه كله هو تقليل الأمور المعقدة حتى يتمكن الأشخاص
الجدد في هذا المجال من فهمها.
وذكر أيضًا أن لديه بعض المواد المتاحة على صفحته الرئيسية.
لذلك ، إذا كنت في عنوان URL ، إذا قمت بإزالة الجزأين الأخيرين فقط وذهبت إلى الإعجاب بقطع WJ X إلى هذا الجزء ، فهذه هي
صفحته الرئيسية وستكون قادرًا على العثور على المزيد من البرامج التعليمية والمواد
الإضافية التي لم تكن كذلك تم نشرها كأبحاث ، لكنه يستخدمها في دروسه ، لذلك قد تجدها مفيدة.
لذا تصفح هناك إذا كنت ترغب في الحصول على مقدمة في الرياضيات وراء الشبكات العصبية
التلافيفية ونوعًا من بناء قاعدة صلبة حول تلك المنطقة.
لكننا سنمضي قدمًا وسنتحدث عن الالتفاف.
إذن ما هو الالتفاف من الناحية البديهية؟
هنا على اليسار لدينا صورة إدخال كما ناقشناها.
هذه هي الطريقة التي سننظر بها إلى الصور ، فقط الآحاد والأصفار لتبسيط الأمور.
ويمكنك أن ترى هذا الوجه المبتسم هناك.
ثم لدينا ميزة الكشف.
إذن ، مكشاف الميزة هو مصفوفة ثلاثة في ثلاثة.
هل يجب أن يكون ثلاثة في ثلاثة؟
لا ، ليس كذلك.
أعتقد أن أليكس نت يستخدم سبعة في سبعة ، ثم يستخدم واحدًا آخر من تلك المشهورة الأخرى مثل خمسة في خمسة
كواشف للميزات.
يمكن أن تكون مختلفة ، لكن عادة سترى أنها ثلاثة في ثلاثة وهي أسباب تجعلها ثلاثة
في ثلاثة.
لذلك سنلتزم باتفاقية وجود مكشاف ثلاثي السمات.
أيضًا ، يُطلق على كاشف الميزات هذه المصطلحات المهمة لأنك قد تصادفها العديد
من المصطلحات المختلفة لكاشف الميزات ، ولكن أكثرها شيوعًا هي كاشف الميزات.
أو قد تسمع أنه يطلق عليه نواة أو قد تسمعه يطلق عليه مرشح.
لذلك في هذه الدورة ، سنستخدم إما المرشح أو كاشف الميزات بالتبادل.
لكن فقط ضع في اعتبارك أنه يحتوي على هذه الأسماء وأن عملية الالتفاف تدل على علامة X في
دائرة ، تمامًا كما رأيت في الصيغ من قبل وهنا.
ما يحدث هو على مستوى حدسي ، كل أو مجرد التفكير في الأمر من حيث ما يحدث بالفعل في الخلفية
بدلاً من الرياضيات.
حسنًا ، تأخذ هذه الميزة للكشف أو الفلتر وتضعها على صورتك كما تراه على اليسار.
إذاً تغطي على سبيل المثال ، في هذه الحالة ، الزاوية اليسرى العليا ، هناك تسعة بكسلات في الزاوية اليسرى
العليا.
وتقوم بضرب كل قيمة في كل قيمة بشكل أساسي.
القيم الخاصة بذلك.
إذن ، أعلى صفر بالقيمة اليسرى العلوية بالقيمة اليسرى العلوية ، ثم الموضع الأول بشكل أساسي ، واحد حسب
الموضع رقم واحد ، موضع واحد برقم أو صفر واحد في صفر ، 102 في صفر اثنين وهكذا.
إذن ، مجرد ضرب هذه المصفوفات بطريقة حكيمة ومن ثم جمع النتائج.
لذلك في هذه الحالة ، لا شيء يطابق.
إذن فهو دائمًا إما صفر في صفر صفر في واحد.
إذن فالنتيجة هي صفر.
هنا يمكنك أن ترى أن أحدهما متطابق ، والواحد الموجود على اليسار متطابق.
وبالتالي لدينا واحد هنا.
لا شيء متطابق ، لا شيء متطابق ، لا شيء متطابق.
ثم ننتقل إلى الصف التالي.
إذن ، والخطوة التي نحرّك عندها هذا المرشح بالكامل تسمى الخطوة.
إذن لدينا هنا خطوة بمقدار بكسل واحد.
هنا يمكنك أن ترى مرة أخرى شيئًا ما يطابق الزاوية اليمنى السفلية مقابل خطوة ، لكن الجزء
السفلي في المنتصف يتطابق هنا ، أعلى اليمين ، مباراة واحدة ، ثم لا شيء متطابق.
الخطوة واحدة.
يمكنك تغيير الخطوة ، يمكنك جعلها واحدة ، اثنتين ، يمكنك جعلها ثلاثة.
كل ما يعجبك.
في النهاية الشخص الذي يعمل بشكل جيد عادة ما يكون اثنين.
هذا ما يلتزم به الناس.
وسنتحدث عن الخطوة نحو نهاية هذا البرنامج التعليمي.
ها نحن لدينا المطابقة.
لذلك نحن فقط نواصل الذهاب هنا.
يمكنك أن ترى أننا حصلنا على اثنين لأن اثنين منهم متطابقان وهكذا وهلم جرا ، وهكذا.
وها نحن ذا.
هناك واحد آخر مطابق.
هناك نذهب.
وقد انتهوا.
وماذا في ذلك؟
ماذا خلقنا؟
الصحيح.
زوجان من الأشياء الهامة هنا.
تسمى الصورة الموجودة على اليمين خريطة المعالم.
لديه أيضا عدة شروط.
يمكن أيضًا أن يطلق عليها أحيانًا ميزة خاضعة للرقابة.
لذلك عندما تقوم بتطبيق عملية التفاف على شيء ما ، فإنه لا يصبح معقدًا ، بل يصبح
متضمنًا.
ونعم ، في بعض الأحيان يعجبني ، أفكر في نفسي بطريقة خاطئة ، لكن هذا هو المصطلح الصحيح.
إنها متضمنة ، إنها نوع من الميزات القديمة ، أو يمكن أن تسمى أيضًا خريطة التنشيط.
لكننا سنطلق عليها خريطة المعالم في هذه الدورة التدريبية حتى يمكن تسميتها بأي من هذه الأشياء.
وماذا فعلنا هنا؟
حسنًا ، كما ترى ، قمنا بتقليل حجم الصورة.
هذا رقم واحد.
وهذا هو الشيء المهم الذي أردت أن أذكره حول صورة الإدخال الخاصة بك وميزة الكشف والخطوة
، أليس كذلك؟
إذا كانت لديك خطوة واحدة ، يمكنك رؤية الصورة مختصرة قليلاً ، ولكن إذا كانت لديك
خطوة أو خطوتين ، فستقل الصورة أكثر.
لذلك ستكون خريطة الميزة أصغر ، وهذه وظيفة مهمة جدًا لكاشف الميزات
لخطوة الالتفاف بأكملها وهي جعل الصورة أصغر لأن ذلك سيكون أسهل
في معالجتها وستكون أسرع.
سوف و.
سيكون مجرد حاضنة لأنه تخيل أن لدينا هنا صورة ماذا ، سبعة في سبعة.
لكن تخيل لو كان لديك صورة مناسبة ، أليس كذلك؟
أو لديك صورة 256 × 256 بكسل.
هذا ، هو عدد ضخم من البكسل مثل 256 مربع أو مثل لنفترض أن لديك 300 × 300 بكسل.
لذلك ، لا يتم الخلط بيننا وبين GB 256.
دعنا نقول فقط أن لدينا صورة 300 × 300 من حيث الحجم والبكسل.
ثم لديك 300 مربع من وحدات البكسل ، وهذا رقم ضخم.
وبالتالي فإن أجهزة الكشف عن الميزات ستعمل على تقليل حجم الصورة ، وبالتالي فإن خطوة خطوتين مفيدة
بالفعل.
ولكن السؤال بعد ذلك هو ، هل نفقد المعلومات أم نفقد المعلومات عندما نقوم بتطبيق كاشف
الميزات؟
حسنًا ، نفقد بعض المعلومات ، بالطبع ، لأن لدينا قيمًا أقل في المصفوفة الناتجة.
ولكن في الوقت نفسه ، فإن الغرض من كاشف الميزة هو اكتشاف ميزات معينة ، أجزاء
معينة من الصورة متكاملة.
وهكذا ، على سبيل المثال ، إذا فكرت في الأمر بهذه الطريقة ، مثل أن كاشف الميزات لديه
نمط معين عليه ، فإن أعلى رقم في خريطة المعالم الخاصة بك يكون عندما يتطابق هذا النمط.
في الواقع ، أعلى رقم يمكنك الحصول عليه في مثال مبسط الآن هو عندما تتطابق الميزة.
بالضبط.
ويمكنك أن ترى بهذا الرقم أربعة في خريطة الميزات الخاصة بنا.
هذا هو بالضبط.
لذلك إذا نظرت هنا ، هذا هو بالضبط مكان كاشف الميزات هذا ، لأنه لا يوجد سوى أربعة
منها متطابقة تمامًا.
لذا يمكنكم رؤية هذا الجزء هنا.
لذلك تم اكتشاف الميزة هنا وكما ناقشنا في بداية هذا القسم.
هذه الميزات هي كيف نرى الأشياء ، كيف نتعرف على الأشياء.
نحن لا ننظر إلى كل بكسل ، إذا جاز التعبير ، في ما نراه على صورة أو في الحياة الواقعية.
نحن لا ننظر إلى كل صورة.
ننظر إلى الملامح وننظر إلى الأنف والقبعات والريش والعينين تحت أو العلامات السوداء
الصغيرة تحت عيون الفهد للتمييز بين الفهد والفهد أو شكل القطار.
لا نفرق بين القطار السريع والقطار العادي وما إلى ذلك.
لذلك نحن لا ننظر إلى كل شيء.
نحن ننظر إلى الميزات ، وهذا ما نحافظ عليه وهذا ما تساعدنا خريطة الميزات في الحفاظ عليه.
في الواقع ، هذا ما يسمح لنا بتقديم والتخلص من جميع الأشياء غير الضرورية التي حتى كبشر ، لا
نقوم بمعالجة هذا الكم الهائل من المعلومات التي تدخل عينيك في أي وقت ، مثل غيغابايت من
المعلومات ، إذا نظرت في كل نقطة ، إن لم يكن تيرابايت من المعلومات تذهب إلى
عينيك في الثانية وما زلنا قادرين على معالجة ذلك لأننا نتخلص مما هو غير ضروري.
ركز فقط على الميزات المهمة.
الميزات مهمة بالنسبة لنا وهذا هو بالضبط ما تفعله خريطة الميزات.
لذا الآن ننتقل ، هذه هي صورة الإدخال الخاصة بنا ونحن نقوم بإنشاء خريطة المعالم.
لذا ، لنفترض أن الواجهة الأمامية هي التي أنشأناها للتو.
ولكن كيف يوجد الكثير منها ، لكننا نقوم بإنشاء خرائط ميزات متعددة لأننا نستخدم مرشحات مختلفة ،
أليس كذلك؟
وهذه طريقة أخرى نحافظ فيها على الكثير من المعلومات.
لذلك ليس لدينا خريطة ميزة واحدة فقط ، نحن نبحث عن ميزات معينة وبعد ذلك أو بشكل أساسي تقرر
الشبكة من خلال تدريبها وهذا شيء سنناقشه في نهاية
هذا القسم ، من خلال تدريبها ، تقرر أي الميزات هي مهم لأنواع معينة أو فئات معينة ، ويبحث عنها.
وبالتالي سيكون لدينا فلاتر مختلفة وسنتحدث عن المرشحات الآن ، ولكن في الأساس ستطبق
هذه المرشحات.
لذلك ، للحصول على خريطة المعالم هذه ، قامت بتطبيق مرشح مثل الذي رأيناه.
ولكن بعد ذلك ، للحصول على خريطة المعالم هذه ، مع تطبيق مرشح مختلف لتعيين هذه الميزة ، قم بتطبيق
مرشح مختلف وما إلى ذلك.
ومن ثم فهي تقوم بشكل أساسي بإنشاء خرائط الميزات هذه.
وهذا هو السبب في أنني شخصيًا أعتقد أن مصطلح كاشف الميزات أفضل من عامل التصفية.
لذا تذكر هنا أن لدينا هذا المرشح الذي يمكننا أيضًا أن نطلق عليه كاشف الميزات.
حسنًا ، في الواقع ، أعتقد أن أداة الكشف عن ميزة الكلمة مناسبة بشكل أفضل.
والسبب في ذلك هو الغرض.
الصحيح.
لا نريد فقط أننا لا نريد تصفية صورتنا فقط.
ولكن على الرغم من أن هذا هو الكل إلا أنه مجرد مسألة مصطلحات.
لكن في الأساس ، نريد اكتشاف الميزات.
حسنا.
في هذه الطبقة ، سنكتسب خريطة المعالم هذه التي اكتشفناها حيث توجد ميزات معينة في الصورة في خريطة المعالم
هذه التي اكتشفناها ، حيث توجد بعض الميزات الأخرى ، حيث توجد
ميزة معينة معينة.
اكتشفنا في خريطة الميزات هذه ، حيث توجد ميزة أخرى معينة على الصورة.
هذا ما كنا نفعله.
ودعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة.
نحن هنا نستخدم وهذا من Ingeborg ، وثائقهم ، إنها خالية من نوع من الأدوات مثل الطلاء ويمكنك
استخدامها لتعديل صورك أو العمل مع صورك.
لكن لديهم في الأساس بعض الأمثلة القيمة في وثائقهم ولديهم هنا صورة لتاج محل ويمكنك
اختيار الفلتر الذي تريد تطبيقه.
لذلك إذا قمت بتنزيل هذا البرنامج وقمت بتحميل صورة فيه وبعد ذلك يمكنك بالفعل بدء مصفوفة التفاف
وتطبيق المرشحات ، وسترى أن هذه الأشياء ، يتم تطبيق مصفوفات الالتفاف هذه بالفعل في معالجة
الصور وتصميمها وما إلى ذلك.
لذلك دعونا نلقي نظرة على ما حصلنا عليه وما حصلنا عليه.
لذا ، إذا طبقنا هذا الفلتر خمسة في المنتصف ، ناقص واحد ، ناقص واحد ، ناقص واحد ، ناقص واحد
، يمكنك أن ترى أنه يزيد حدة الصورة.
ونعم ، هذا أمر بديهي تمامًا إذا فكرت في الأمر.
إذاً ، الخمسة هي البكسل ، البيكسل الرئيسي كما هو الحال في منتصف الفلتر أو كاشف الميزة
، ثم ناقص واحد ، ناقص واحد ، ناقص واحد فقط يشبهك نوعًا ما يقلل من البكسل
المحيط به ، بمعنى بديهي.
ثم طمس.
لذلك ، فهي تتطلب أهمية متساوية تعطي أهمية متساوية لجميع وحدات البكسل الموجودة حول وحدة البكسل الموجودة في المركز.
وبالتالي فهي تجمعهم معًا وتحصل على ميزة ضبابية وحافة في يديك.
هنا يمكنك أن ترى ذلك ناقص واحد وواحد ، ثم تحصل على أصفار ، أليس كذلك؟
لذلك تقوم بحذف وإزالة وحدات البكسل الموجودة حول البيكسل الرئيسي في المنتصف وتحتفظ بهذه البيكسل عند ناقص
واحد ويمنحك ميزة.
وهذا صعب قليلاً لفهم كيفية عمله.
ربما يكون من الصعب مجرد التفكير في الأمر بشكل حدسي.
كشف الحافة الحق.
لذلك ربما يكون هذا أكثر منطقية ، أليس كذلك؟
تأخذ الوسط ، تقلل من الوسط ، ربما مثل قوة البكسل الأوسط.
ثم تبحث عن هؤلاء ، وتبحث عن هؤلاء ، وتزيد من قوة من حولهم.
لذلك لديك هؤلاء هناك.
نعم.
هذا ، يمنحك مثل اكتشاف الحافة ويمكنك أن ترى ما تحصل عليه وتدير واحدًا آخر.
المفتاح هنا هو أنه غير متماثل ويمكنك أن ترى الصورة تصبح غير متماثلة أيضًا.
لذلك كان لديك مثل هذا النوع من الشعور بأنه يقف تجاهك وهذا ما تحصل عليه عندما يكون لديك مثل السلبيات
والإيجابيات هنا.
مرة أخرى ، هذا أمر تقني بعض الشيء الآن ، ولكن على الأقل يمكننا الحصول على نوع من الحدس ، نفهم ،
دعنا نراجعها بسرعة مرة أخرى.
إذاً هناك شحذ ، هناك ضبابية ، هناك تحسين للحافة ، هناك كشف للحافة ، هناك نقش.
وكما ترى ، هذه أمثلة رائعة للصورة نفسها ، لكننا نحصل على خرائط ميزات ، لذلك نستخدم كاشفات
ميزات مختلفة للحصول على خرائط ميزات مختلفة للصورة نفسها.
وبالتالي لدينا الآن الكثير من هذه الإصدارات من هذه الصورة حيث حاولنا في كل واحدة اكتشاف أشياء معينة
من هذه المصطلحات ، فهي لا تنطبق علينا هناك باستثناء أن الرئيس ربما لا ينطبق علينا من
حيث الشبكات العصبية التلافيفية.
لكن كشف الحافة ، هذا مهم.
نريد الكشف عن الحواف ، وتحسين الحافة ، وربما لا يتم تشويشها.
لذا فإن بعض الأشياء مثل الحافة هي على الأرجح أهم شيء لنوع عملنا.
ومن حيث الفهم مثل أجهزة الكمبيوتر ، فإنهم سيقررون بأنفسهم ، وستقرر شبكتهم العصبية بنفسها
، ما هو المهم وما هو غير ذلك.
وربما لن تتمكن حتى من التعرف عليه بالعين المجردة.
لن تكون قادرًا على فهم ما تعنيه هذه الميزات ، ولكن الكمبيوتر
سيقرر ، وهذا هو جمال الشبكات العصبية ، أنه يمكنها معالجة العديد من الأشياء المختلفة وفهمها
دون امتلاك هذا الحدس ، دون أن يكون لديك هذا التفسير لماذا سوف نفهم الميزات المهمة
بالنسبة لهم ، سواء كان لدينا اسم لهم أم لا ، فهذا كله سؤال غير ذي صلة بالشبكة العصبية الاصطناعية.
والمفضل لدي ، هذه صورة لجيفري هينتون مرت عبر أحد هذه المرشحات.
حسنا.
هذا يقودنا إلى نهاية البرنامج التعليمي اليوم.
آمل أن تكون قد استمتعت بالتعرف على الالتفاف.
تتمثل الفكرة الأساسية في أن الالتفاف الغرض الأساسي من الالتواء هو العثور على ميزات في صورتك باستخدام
كاشف الميزات ، ووضعها في خريطة المعالم ، ومن خلال وضعها في خريطة مستقبلية ، فإنها
لا تزال تحافظ على العلاقات المكانية بين وحدات البكسل ، وهو أمر مهم جدًا بالنسبة لنا أن نعرفه لأنه إذا
كان مختلطًا تمامًا ، فقد فقدنا النمط.
وفي الوقت نفسه ، من المهم أن نفهم أن الميزات التي ستكتشفها الشبكة العصبية
في معظم الأوقات وتستخدمها للتعرف على صور وفئات معينة لن تعني شيئًا للبشر ، ولكنها مع ذلك تعمل.
وهذا هو الالتفاف.
وأنا أتطلع إلى رؤيتك على خط الاستواء.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.