Bonjour et bienvenue dans le cours d’apprentissage en profondeur dans la presse, nous avons découvert ce que sont
les réseaux de neurones convolutionnels.
Et aujourd'hui, nous allons plonger dans la convolution de l'étape 1.
Donc, c’est la fonction de convolution et nous essayons de rester à l’écart des mathématiques et de garder les choses intuitives.
Mais je ne pouvais pas m'empêcher de partager cette formule pour vous parce que c'est si simple, une convolution est fondamentalement une
intégration combinée des deux fonctions et elle vous montre comment une fonction modifie l'autre ou modifie la forme de l'autre et
si vous en avez un. Si vous avez fait un traitement du signal ou en génie
électrique ou une profession où le traitement du signal est requis, vous auriez inévitablement rencontré une fonction de
conclusion.
C'est assez populaire maintenant.
Encore une fois, nous allons garder les lumières de mathématiques ou les séparer.
Et si vous souhaitez entrer dans les mathématiques derrière les réseaux de neurones convolutionnels, une
excellente lecture supplémentaire est Introduction aux réseaux de neurones convolutionnels de Jensine Wu, professeur à l'Université de Nanjing en
Chine.
Cet article a été publié littéralement il y a quelques jours, il y a cinq ou six jours. Il
s'adresse plus particulièrement aux débutants qui connaissent bien les réseaux de neurones
convolutifs, de sorte que les mathématiques devraient être accessibles par courrier électronique au professeur Johnson.
Et oui, il a déclaré que son objectif était de créer ou de décomposer les éléments complexes afin que les personnes novices dans ce
domaine puissent comprendre.
Et aussi, il a mentionné qu’il avait de la documentation disponible sur sa page d’accueil, donc si vous supprimez vous-même les deux dernières parties et
que vous allez simplement aimer Slash W. J. En accédant à la page d’accueil
correspondant à sa page d’accueil, vous pourrez trouver d’autres didacticiels et matériels qui n’ont pas été
publiés en tant que papiers, mais il les utilise dans ses didacticiels afin que vous puissiez les trouver utiles, alors parcourez-les
si vous ' d aimerais avoir une introduction aux mathématiques derrière les réseaux de neurones de coalition et construire
en quelque sorte une base solide autour de cette zone.
Mais nous allons continuer et nous allons parler de la convolution.
Alors, quelle est la bonne solution en termes intuitifs, ici à gauche.
Nous avons une image d'entrée au moment où nous en avons discuté, c'est ainsi que nous allons examiner les images simplement et des
zéros pour simplifier les choses.
Et vous pouvez voir le visage souriant ici.
Ensuite, nous avons un détecteur de fonctions, qui comporte donc une matrice trois sur trois.
Doit-il être trois par trois.
Non ce n'est pas.
Alex net je pense utilise sept par sept.
Et puis, un autre de ces célèbres utilise des détecteurs de fonctionnalités cinq à cinq.
Ils peuvent être différents, mais vous verrez généralement qu’ils sont trois par trois et que vous savez pourquoi les faire trois
par trois, nous allons donc rester fidèles à la méthode conventionnelle.
Avec un détecteur de fonctions trois-en-trois, ces détecteurs sont également des termes importants car vous
pourriez les rencontrer.
Il existe de nombreux termes différents pour le détecteur de fonctionnalités, mais les plus
courants sont ceux de détecteur de fonctionnalités. Eik pourrait l’entendre appeler le noyau ou le filtre.
Ainsi, dans ce cours, nous utiliserons indifféremment un filtre ou un détecteur de
caractéristiques, mais gardons simplement à l’esprit qu’il porte ces noms et que l’opération de coalition est indiquée par un X dans un cercle.
Comme vous l'avez vu dans les formules précédentes et ici, ce qui se passe est intuitif ou imaginez simplement ce qui se
passe réellement à l'arrière-plan plutôt que sur le plan mathématique.
Eh bien, vous prenez ce détecteur de fonctionnalité ou ce filtre et vous le mettez sur votre image comme vous le voyez à gauche.
Donc, vous couvrez par exemple dans le cas en haut à gauche les neuf pixels dans
le coin en haut à gauche et vous multipliez chacun par une valeur de valeur. en position d'un 1 par position environ
1 1 numéro de position ou 0 1 0 1 0 2 par
0 2 et ainsi de suite.
Il s’agit donc d’une multiplication par élément sur ces matrices.
Et puis vous additionnez le résultat.
Donc, dans ce cas, rien ne correspond, c'est donc toujours 0 par 0 0 ou par 1.
Donc, le résultat est zéro.
Et ici, vous pouvez voir que l’un d’eux correspondait à la gauche.
Et donc nous avons un 1 ici.
Rien ne correspondait rien ne correspondait rien ne correspondait pas.
Ensuite, nous passons au lancer suivant de manière à ce que l’étape à laquelle nous nous déplaçons appelle tout ce
filtre.
Nous avons donc ici une foulée d’un pixel.
Ici, vous pouvez voir à nouveau quelque chose qui correspond au coin inférieur droit de la foulée,
mais un autre situé au bas, au centre, correspond à la mesure du rien.
La foulée est un.
Vous pouvez changer la foulée.
Vous pouvez en faire un deux.
Vous allez en avoir trois comme vous voudrez.
Le cas échéant, celui qui fonctionne bien est généralement ou deux.
Donc, c'est ce que les gens s'en tiennent.
Et nous parlerons de la progression vers la fin de ce tutoriel.
Donc, ici nous avons donc nous correspondons absolument quand j'entends dire que vous pouvez voir que nous en avons deux
parce que deux d'entre eux ont été appariés et ainsi de suite.
Donc là-bas, nous en avons un autre qui correspond et nous avons terminé.
Alors, qu'est-ce qu'on a créé?
Droite.
Quelques choses importantes ici.
L'image de droite est appelée une carte de caractéristiques a aussi plusieurs termes, elle peut aussi être appelée parfois,
il peut être une caractéristique.
Donc, dans votre blog et votre opérateur d'opération de volution, quelque chose ne devient pas
compliqué, il devient convolu et cela a parfois comme je me dis de me tromper, mais le terme correct est convolution,
c'est une sorte de fonctionnalité ancienne être appelé la carte d'activation.
Mais nous allons appeler cela une carte de fonctionnalités dans ce cours afin de pouvoir l'appeler
à n'importe laquelle de ces choses et qu'avons-nous fait ici.
Comme vous pouvez le constater, nous avons réduit la taille de l'image.
C'est le numéro un et c'est la chose importante que je voulais mentionner à propos de votre image d'entrée, du texte de
la fonction et de la foulée.
Si vous en avez une, l'image est réduite un peu, mais si vous en avez le droit,
l'image en produira davantage, de sorte que la fonctionnalité sera encore plus réduite.
Et c’est une fonction très importante du détecteur de caractéristiques de cette étape de convolution: réduire
la taille de l’image, car ce sera plus facile à traiter et plus rapide.
Ce sera le cas et vous ne serez qu’une famille car imaginez, comme ici, une image sept sur sept, mais
imaginez si vous avez une bonne photo.
Ou si vous avez une image de 256 pixels sur 56 pixels, c’est un très grand nombre de pixels que j’ai choisi, que
ce soit x carré ou comme si vous disposiez de 300 mais 300 pixels.
Donc, nous ne sommes pas confus avec le R. G. La B 256 doit dire que nous avons une image 300 x
300 en taille et en pixels.
Ensuite, vous avez 300 nombres carrés de pixels, ce qui est un nombre énorme. Par conséquent, les détecteurs de fonctions réduiront la taille
de l’image. Par conséquent, une foulée de deux est réellement bénéfique.
Mais alors, la question est de savoir si nous perdons des informations.
Perdons-nous des informations lorsque nous appliquons le détecteur de caractéristiques?
Bien certaines informations que nous perdons bien sûr car nous avons moins de valeurs et de matrice résultante.
Mais en même temps, l’objectif du détecteur de caractéristiques est de détecter certaines caractéristiques, certaines
parties de l’image qui sont intégrales.
Ainsi, par exemple, si vous réfléchissez de la sorte, le détecteur de fonctions comporte un
certain motif.
Le nombre le plus élevé sur votre carte de caractéristiques correspond au moment où ce modèle correspond.
En fait, le nombre le plus élevé que vous pouvez obtenir est dans un exemple tout simplifié, c’est lorsque la fonctionnalité correspond exactement
et que vous pouvez voir que le nombre quatre que nous avons dans notre carte des fonctionnalités est exactement.
Donc, si vous le regardez ici, c'est exactement là que se trouve ce détecteur de fonctions, car il n'y en a
que quatre et il correspondait parfaitement pour que vous puissiez voir cette partie ici.
Donc, la fonctionnalité a été détectée ici.
Et comme nous en avons discuté au tout début de cette section, il décrit comment nous voyons les choses et comment nous les
reconnaissons.
Nous ne regardons pas chaque pixel pour ainsi dire dans ce que nous voyons sur une image ou dans la vie réelle.
Nous ne regardons pas chaque image, nous ne regardons pas les caractéristiques mais le nez, le
chapeau, la plume, les yeux sous les petites marques noires sous les yeux du guépard pour distinguer le guépard du léopard
et la forme du train.
Nous ne faisons pas la distinction entre un train à grande vitesse et un train normal, etc., afin de ne
pas examiner tout ce que nous examinons, ce que nous préservons et c'est ce que la carte des fonctionnalités nous aide à préserver.
En fait, c’est ce que cela nous permet d’avancer et de nous débarrasser de toutes les choses inutiles qui,
même en tant qu’êtres humains, ne traitent pas autant d’informations dans vos yeux qu’à un moment donné, comme des
gigaoctets d’informations, si vous regardez chaque point. sinon des téraoctets d'informations vous parviennent par seconde
et nous pouvons continuer car nous nous débarrassons de ce qui est inutile, nous nous concentrons uniquement sur
les fonctionnalités importantes qui sont importantes pour nous et c'est exactement ce que fait la
fonctionnalité.
Nous passons maintenant à cette image. Nous créons une carte des fonctionnalités. Ainsi, la première de celles-ci est celle que nous venons de créer, mais
comment se fait-il qu'il y en ait beaucoup.
Mais nous créons plusieurs cartes de caractéristiques parce que nous utilisons des filtres différents.
Droite.
Et c’est une autre façon de conserver une grande quantité d’informations afin de ne
pas nous limiter à une seule carte de caractéristiques, mais aussi ou plutôt, le réseau décide en fonction de sa formation
et nous en discuterons à la fin de la section. Au cours de sa formation, il décide
quelles fonctionnalités sont importantes pour certains types ou certaines catégories. Il les recherche et dispose donc de filtres
différents. Nous en parlerons tout à l'heure.
Mais fondamentalement, je vais appliquer ces filtres, donc pour obtenir cette carte de fonctionnalités, un filtre similaire à celui que nous avons vu a été
appliqué, mais pour obtenir cette fonctionnalité, Mabbett a appliqué un filtre différent pour que cette fonctionnalité
soit opérationnelle, ainsi que d'autres filtres.
Et donc, fondamentalement, il crée simplement ces cartes de caractéristiques.
Et en fait, c’est pourquoi, personnellement, je pense que le terme détecteur de caractéristiques est meilleur que les filtres.
Rappelez-vous que nous avons ici ce filtre que nous pouvons également appeler un détecteur de fonctions. En
fait, le mot détecteur de fonctions est mieux adapté.
Et la raison en est que c'est ce que le but est juste.
Nous ne voulons pas simplement nous ne voulons pas simplement filtrer notre image.
Mais même si c'est un tout, c'est la même chose, juste une question de terminologie.
Mais fondamentalement, nous voulons détecter les fonctionnalités.
D'accord.
Dans cet emplacement, nous allons à notre propre carte de fonctionnalités que nous avons détectée où certaines fonctionnalités sont dans l'image et cette
carte de fonctionnalités que nous avons détectée où d'autres fonctionnalités sont où une
certaine fonctionnalité spécifique est située et cette carte de fonctionnalités sera détecté où une certaine autre caractéristique est
située sur l'image.
C'est donc ce que nous faisons.
Et écoutez, nous avons quelques exemples. Nous utilisons ici ceci et cela vient de Gip dot org.
Leur documentation est un outil gratuit, comme la peinture, que vous pouvez utiliser pour ajuster vos images ou travailler avec
vos images.
Mais fondamentalement, ils ont quelques exemples intéressants dans leur documentation et ici ils ont une image du Taj Mahal et
vous pouvez choisir le filtre que vous souhaitez appliquer.
Donc, si vous téléchargez ce programme et que vous téléchargez une photo dessus, vous pouvez alors démarrer une matrice
de conversion et appliquer des filtres. Vous verrez que ces éléments sont effectivement appliqués par ces matrices anglaises dans le
traitement et la conception des images, etc.
Voyons donc ce que nous obtenons de ce que nous obtenons.
Donc, si nous appliquons ce filtre cinq au milieu moins un on est un on est un moins un.
Vous pouvez voir que cela accentue l'image.
Et c'est donc très intuitif si vous y réfléchissez.
Donc 5 est le pixel du pixel principal comme au milieu du filtre ou du détecteur de caractéristiques,
puis moins un moins un un, un type réduit les pixels situés autour du un de manière
intuitive.
Puis flou.
Donc, fondamentalement, prend une importance égale donne une signification égale à tous les pixels qui sont tous au centre et,
par conséquent, il les combine ensemble et vous obtenez une amélioration du flou.
Donc ici vous pouvez voir que cela fait moins un et un et ensuite vous obtenez des zéros exacts.
Donc, vous avez supprimé pour supprimer les pixels autour du principal au centre et vous ne gardez que celui-ci à un moins, ce qui vous
donne un avantage et cela était un peu plus difficile à comprendre comment cela fonctionne.
Comme probablement plus difficile simplement de penser intuitivement à la détection de bord.
Bon alors celui-ci a probablement plus de sens.
Bon vous leur prenez un moyen.
Vous réduisez le milieu.
Vous aimez probablement la force du pixel du milieu, puis vous recherchez ceux que vous recherchez.
Ceux que vous voyez augmenter la force de ceux qui les entourent.
Donc, vous avez ceux là.
Oui cela est.
Cela vous donne l’impression que l’on prend et vous pouvez voir lequel vous allez y arriver et en diriger un autre.
Donc la clé ici est que c'est symétrique et que vous pouvez voir que l'image devient asymétrique
aussi, alors vous avez comme ce genre de sentiment de se distinguer.
Et c’est ce que vous obtenez lorsque vous avez des inconvénients ici et qu’ici encore, c’est très, cela devient
un peu technique maintenant mais au moins, nous pouvons obtenir une sorte d’intuitive et Lissa les examinera
rapidement.
Donc, il y a plus de netteté, il y a du flou, il y a un bord détecté et un boss, comme vous
pouvez le voir, ce sont d'excellents exemples de la même image, mais nous obtenons des cartes détaillées.
Nous utilisons donc différents détecteurs de caractéristiques pour obtenir différentes cartes de caractéristiques de la
même image. Nous avons donc maintenant beaucoup des dernières versions de cette image où, dans chacune d'entre elles, nous avons essayé de détecter
certaines choses en ces termes, elles ne sont pas applicables. à nous.
Leur second patron ne nous est probablement pas applicable en termes de réseaux de neurones convolutionnels, mais la détection de
l’âge est importante.
Nous voulons détecter les bords améliorer les bords probablement pas flou accentuer ainsi certaines choses comme texte énervé.
Probablement le plus important pour notre type de travail.
Et en termes de compréhension des ordinateurs, ils décideront eux-mêmes, ou les réseaux de neurones décideront eux-mêmes de ce
qui est important, de ce qui ne l'est pas et ce ne sera probablement même pas reconnaissable à l'œil humain.
Vous ne pourrez pas comprendre ce que signifient ces fonctionnalités.
Mais l’ordinateur décidera et c’est la beauté des réseaux de neurones qu’ils peuvent traiter autant de choses différentes et comprendre
sans même avoir cette intuition ou sans avoir cette explication, pourquoi ils comprendront quelles caractéristiques sont
importantes pour eux, que nous ayons un nom pas que ce soit un tout
qui est une question non pertinente pour le réseau de neurones artificiels.
Et mon préféré.
Voici une image de Geoffrey Hinton de Geoffrey Hinton passée à travers l'un de ces filtres.
Très bien, cela nous amène à la fin de Teresa Tauriel.
J'espère que vous avez apprécié l'apprentissage de la convolution.
La conclusion à retenir est que la convolution est le principal objectif de notre évolution. Elle
consiste à rechercher les caractéristiques de votre image à l’aide du détecteur de caractéristiques,
de les placer dans une carte des caractéristiques. pour nous à vous le savez, car s’ils sont
complètement mélangés, nous avons perdu le modèle.
Et en même temps, il est important de comprendre que la plupart du temps, les fonctionnalités qu'un
réseau de neurones détectera et utiliseront pour reconnaître certaines images et que Klaas ne signifiera rien pour les humains, mais néanmoins, elles
fonctionnent.
Et c'est ce que la convolution est.
Et j'ai hâte de vous voir prochainement Tauriel.
Jusque-là profiter de l'apprentissage.