Hallo und willkommen zurück zu dem Kurs zum tiefen Lernen in der Presse des Tauriels. Wir haben herausgefunden, worum es
bei konvolutionellen neuronalen Netzwerken geht.
Und heute werden wir in die Faltung von Schritt 1 eintauchen.
Dies ist also die Faltungsfunktion und wir versuchen, der Mathematik fern zu bleiben und die Dinge intuitiv zu halten.
Ich kann diese Formel jedoch nicht für Sie freigeben, weil es so einfach ist, dass eine Faltung
im Wesentlichen eine kombinierte Integration der beiden Funktionen darstellt. Sie zeigt Ihnen, wie eine Funktion die
andere oder die Form der anderen Funktion modifiziert Wenn Sie Signalverarbeitung, Elektrotechnik
oder einen Beruf ausführen, bei dem Signalverarbeitung erforderlich ist, hätten Sie unweigerlich eine Schlußfunktion gefunden.
Es ist jetzt ziemlich beliebt.
Wieder werden wir die mathematischen Lichter halten oder sie getrennt halten.
Und wenn Sie sich mit der Mathematik hinter den konvolutionellen neuronalen Netzwerken befassen möchten,
lesen Sie die Einführung in die konvolutionellen neuronalen Netzwerke von Jensine Wu, Professor an der Nanjing University in
China.
Dieses Papier wurde vor fünf oder sechs Tagen buchstäblich vor Tagen veröffentlicht
und richtet sich speziell an Menschen, die
sich an Anfänger wenden, die konvolutionelle neuronale Netze kennenlernen.
Und ja, er sagte, sein ganzes Ziel sei es, die komplexen Dinge zu brechen oder aufzubrechen, damit Leute, die in diesem Bereich neu
sind, verstehen können.
Und er erwähnte auch, dass er einige Materialien auf seiner Homepage zur Verfügung hat. Wenn Sie also nur die letzten beiden
Teile entfernen und Slash W mögen. J. X zu dem Teil, der
seine Homepage ist, und Sie werden in der Lage sein, weitere Tutorials und Materialien
zu finden, die noch nicht als Papiere veröffentlicht wurden, aber er verwendet sie in seinen Tutorials, sodass Sie
diese nützlich finden könnten. Ich würde gerne eine Einführung in die Mathematik hinter neuronalen Koalitionsnetzen erhalten
und eine Art Basis in diesem Bereich aufbauen.
Aber wir gehen weiter und sprechen über die Faltung.
Was ist hier eine intuitive, intuitive Lösung?
Wir haben ein Eingabebild, wie wir besprochen haben. So werden Bilder nur Einsen und Nullen betrachtet, um die
Dinge zu vereinfachen.
Und Sie können das Smiley-Gesicht dort sehen.
Dann haben wir einen Feature-Detektor, also drei und drei Matrix-Detektoren.
Muss es drei mal drei sein?
Nein, tut es nicht.
Alex net denke ich verwendet sieben mal sieben.
Und dann verwendet ein anderer dieser berühmten Geräte fünf mal fünf Merkmalsdetektoren.
Sie können unterschiedlich sein, aber in der Regel werden Sie feststellen, dass es sich um drei mal drei
handelt. Sie wissen, warum sie drei mal drei sind.
Mit einem Drei-zu-Drei-Feature-Detektor sind auch die als "Merkmalsdetektoren" bezeichneten Merkmale wichtige Begriffe, weil Sie auf
sie stoßen könnten.
Es gibt viele verschiedene Begriffe für den Feature-Detektor, aber die gebräuchlichsten
sind der Feature-Detektor oder Eik hört es als Kernel oder als Filter.
In diesem Kurs werden wir entweder einen Filter oder einen Merkmalsdetektor
austauschbar verwenden, bedenken Sie jedoch, dass er diese Namen hat und eine Koalitionsoperation durch ein X in einem Kreis gekennzeichnet wird.
Wie Sie in den Formeln zuvor und hier gesehen haben, ist das, was passiert, auf einer intuitiven Ebene oder denken Sie einfach daran,
was tatsächlich im Hintergrund passiert, und nicht an der Mathematik.
Nun nehmen Sie diesen Merkmalsdetektor oder -filter und legen Sie ihn auf Ihr Bild, wie Sie es auf der linken Seite sehen.
Sie decken also beispielsweise in diesem Fall die obere linke Ecke der neun Pixel in der oberen linken Ecke ab und
multiplizieren im Grunde jeweils einen wertvollen Wert, so dass der Wert so ist, dass die obere 0 mit dem oberen linken Wert mit dem oberen linken Wert dann im
Grunde ist in Position von 1 1 durch Position etwa 1 1 Positionsnummer oder 0 1 0
1 0 2 durch 0 2 und so weiter.
Es ist also eine elementweise Multiplikation dieser Matrizen.
Und dann addieren Sie das Ergebnis.
In diesem Fall stimmt also nichts überein, es ist also entweder 0 durch 0 0 oder durch 1.
Das Ergebnis ist also Null.
Und hier kann man sehen, dass einer von ihnen einen auf der linken Seite angeglichen hat.
Und deshalb haben wir hier eine 1.
Nichts passte zusammen. Nichts passte zusammen.
Dann gehen wir weiter zum nächsten Wurf und Schritt, bei dem wir diesen ganzen Filter verschieben, wird als Schritt
bezeichnet.
Hier haben wir also einen Schritt von einem Pixel.
Hier kann man wieder etwas sehen, das in der rechten unteren Ecke mit dem Schritt übereinstimmt, aber
eine untere in der Mitte, die hier oben rechts angeordnet ist, entspricht dem Nichts.
Der Schritt ist eins.
Sie können den Schritt ändern.
Sie können es zwei machen.
Du wirst drei bekommen, was du willst.
Die letztendlich gut funktionierende ist in der Regel ein oder zwei.
Also halten sich die Leute daran.
Und wir werden darüber sprechen, was der Schritt gegen Ende dieses Tutorials ist.
Wir haben also absolut zusammenpassen, wenn ich höre, dass Sie zwei sehen können, weil
zwei davon übereinstimmen und so weiter und so weiter.
Also los geht's, es gibt noch eine andere, die da zusammen passt, wir gehen und wir sind fertig.
Was haben wir also geschaffen?
Recht.
Hier einige wichtige Dinge.
Das Bild auf der rechten Seite wird als Feature-Map bezeichnet. Es gibt auch einige Begriffe, die manchmal als
Vold-Feature bezeichnet werden können.
In Ihrem Blog- und Volutionsoperationsoperator wird also etwas nicht verwunden, sondern es wird gefaltet und es hat
manchmal den Anschein, als würde ich für mich in die falsche Richtung denken, aber es ist der richtige Begriff, der gefaltet ist, ist
eine Art alter Funktion oder es kann auch wird die Aktivierungskarte genannt.
Aber wir werden es in diesem Kurs als Feature-Map bezeichnen, so dass man eines dieser
Dinge nennen kann und was wir hier gemacht haben.
Wie Sie sehen, haben wir die Größe des Bildes reduziert.
Das ist die Nummer eins und das ist das Wichtigste, was ich über Ihr Eingabebild, den Feature-Text und
den Schritt erwähnen wollte.
Wenn Sie nur einen Schritt weiter sind, können Sie das Bild etwas verkleinern, aber wenn Sie ein
Recht auf das Bild haben, wird mehr erzeugt, so wird das Feature noch kleiner.
Und das ist eine sehr wichtige Funktion des Merkmalsdetektors dieses gesamten Faltungsschritts: Die Verkleinerung des Bildes
ist einfacher, da es einfacher ist, es zu verarbeiten und es wird nur schneller.
Es wird und Sie werden nur förderlich sein, denn stellen Sie sich vor, wir hätten ein 7: 7-Bild, aber stellen Sie
sich vor, Sie haben ein richtiges Foto.
Oder wenn Sie wie ein 256. auf einem 56-Pixel-Bild haben, ist es eine riesige Anzahl von Pixeln, die ich gewählt habe, wenn
das X-Quadrat oder ähnliches gilt, sagen wir, Sie haben 300, aber 300 Pixel.
Wir werden also nicht mit dem R verwechselt. G. B 256 muss sagen, als hätten wir ein 300 x 300 Bild
in Bezug auf Größe und Pixel.
Dann haben Sie 300 Quadratpixel, das ist eine enorme Anzahl von Pixeln, und daher verringern Merkmalsdetektoren die Größe des
Bildes und daher ist ein Schritt von zwei von Vorteil.
Aber dann fragen wir uns, ob wir Informationen verlieren.
Verlieren wir Informationen, wenn wir den Merkmalsdetektor anwenden?
Nun, einige Informationen verlieren wir natürlich, weil wir weniger Werte und eine daraus resultierende Matrix haben.
Gleichzeitig besteht der Zweck des Merkmalsdetektors jedoch darin, bestimmte Merkmale bestimmter Teile des Bildes
zu erkennen, die integral sind.
Wenn Sie beispielsweise so darüber nachdenken, hat der Merkmalsdetektor ein
bestimmtes Muster.
Die höchste Zahl in Ihrer Feature-Map ist, wenn das Muster übereinstimmt.
In der Tat ist die höchste Zahl, die Sie erhalten können, in einem vereinfachten Beispiel, wenn die Funktion
genau übereinstimmt und Sie die Nummer vier in unserer Funktionskarte sehen können, die genau ist.
Wenn Sie es hier anschauen, ist genau dieser Merkmalsdetektor, denn es gibt nur vier und er
passte perfekt, so dass Sie diesen Teil hier sehen können.
Also wurde das Feature hier erkannt.
Und wie wir am Anfang dieses Abschnitts besprochen haben, ist es, wie wir Dinge sehen, wie wir es
erkennen.
Wir betrachten nicht jeden einzelnen Pixel sozusagen in dem, was wir auf einem Bild oder im wirklichen Leben sehen.
Wir betrachten nicht jedes einzelne Bild, das wir uns anschauen, wir betrachten die Nase, die Hüte,
die Feder, die Augen unter den kleinen schwarzen Flecken unter den Augen des Geparden, um zwischen einem Gepard und einem Leoparden oder
der Form des Zugs zu unterscheiden.
Wir unterscheiden nicht zwischen einem Hochgeschwindigkeitszug und einem normalen Zug und so
weiter, sodass wir uns nicht alles ansehen, was wir uns mit Features beschäftigen.
Tatsächlich ist es das, was es uns ermöglicht, all die unnötigen Dinge voranzutreiben und zu beseitigen, die wir als
Menschen nicht so viele Informationen verarbeiten, die in Ihre Augen gehen, die zu jeder Zeit wie Gigabytes Informationen
aussehen, wenn Sie jeden einzelnen Punkt betrachten Wenn nicht Terabytes an Informationen pro Sekunde in
Ihre Augen gelangen und wir trotzdem fortfahren können, weil wir das Unnötige beseitigen, konzentrieren wir uns nur
auf die wichtigen Funktionen, die für uns wichtig sind, und genau dies tun die
Funktionen.
Nun geht es weiter mit unserem Eingabebild, und wir erstellen eine Feature-Map, also sagen wir, die vordere ist die, die wir gerade erstellt haben, aber
wie kommt es, dass es viele davon gibt.
Wir erstellen jedoch mehrere Feature-Maps, weil wir unterschiedliche Filter verwenden.
Recht.
Auf diese Weise bleiben viele Informationen erhalten, so dass wir nicht nur eine
Feature-Map haben, sondern nach bestimmten Features suchen und dann oder im Wesentlichen das Netzwerk durch das Training entscheidet. Dies
wird am Ende des Abschnitts besprochen Durch sein Training entscheidet er, welche Funktionen für bestimmte
Typen oder bestimmte Kategorien wichtig sind, und er sucht danach und wird daher unterschiedliche Filter
haben. Wir sprechen jetzt über Filter.
Aber im Grunde wende ich diese Filter an, damit diese Feature-Map verwendet wird, dass sie einen Filter wie den, den wir gesehen haben, angewendet
hat. Um dieses Feature zu erhalten, wendet Mabbett jedoch einen anderen Filter an, damit dieses
Feature einen anderen Filter verwendet usw.
Im Grunde erstellt es diese Feature-Maps.
Und deshalb denke ich, dass der Begriff Feature-Detektor für mich besser ist als Filter.
Denken Sie daran, wir sind hier, wir haben diesen Filter, den wir auch als Feature-Detektor bezeichnen können.
Tatsächlich ist der Wort-Feature-Detektor meiner Meinung nach besser geeignet.
Und der Grund dafür ist der Zweck.
Wir wollen nicht nur unser Image herausfiltern.
Aber auch wenn das Ganze ein Ganzes ist, ist es nur eine Frage der Terminologie.
Grundsätzlich möchten wir jedoch Merkmale erkennen.
Gut.
In diesem Abschnitt begeben wir uns auf diese Feature-Map, die wir entdeckt haben, wo bestimmte Features im Bild vorhanden sind,
und diese Feature-Map, an der sich bestimmte andere Features befinden, an denen
sich ein bestimmtes Feature und diese Feature-Map befinden wird erkannt, wo sich eine bestimmte andere Funktion im
Bild befindet.
Das ist also, was wir tun.
Und hör zu, wir haben ein paar Beispiele. Hier verwenden wir und das ist von Gip dot org.
Ihre Dokumentation ist ein ähnliches Werkzeug wie Paint, und Sie können es verwenden, um Ihre Bilder anzupassen oder mit Ihren Bildern
zu arbeiten.
Grundsätzlich haben sie jedoch einige wertvolle Beispiele in ihrer Dokumentation. Hier haben sie ein Bild vom Taj Mahal und
Sie können wählen, welchen Filter Sie anwenden möchten.
Wenn Sie also dieses Programm herunterladen und ein Foto hochladen, können Sie eine Konvertierungsmatrix starten
und Filter anwenden, und Sie werden feststellen, dass diese englischen Matrizen tatsächlich in der Bildverarbeitung und
im Design usw. angewendet werden.
Schauen wir uns also an, was wir bekommen.
Wenn wir also diesen Filter fünf in der Mitte anwenden, wird eins eins eins eins eins.
Sie können sehen, dass das Bild schärfer wird.
Das ist also ganz intuitiv, wenn Sie daran denken.
Also ist 5 das Pixel des Hauptpixels wie in der Mitte des Filters oder des Merkmalsdetektors
und dann minus eins minus eins, nur eine Art reduziert die Pixel um das a
intuitiv.
Dann verwischen
Grundsätzlich gilt also gleichbedeutend, dass alle Pixel in der Mitte gleich groß sind. Daher werden
die Pixel miteinander kombiniert und Sie erhalten eine Unschärfekante.
Hier kann man also sehen, dass es minus eins und eins ist, und dann bekommt man Nullen.
Sie haben also gelöscht, um die Pixel um das Hauptelement in der Mitte zu entfernen, und Sie behalten dieses nur bei einem Minuszeichen. Dies
gibt Ihnen einen Vorteil und dies war etwas schwieriger zu verstehen, wie es funktioniert.
Wie wahrscheinlich schwerer, nur intuitiv an den Rand zu denken.
Richtig, das macht wahrscheinlich mehr Sinn.
Richtig, du nimmst sie eine Mitte.
Sie reduzieren die mittlere.
Wahrscheinlich gefällt Ihnen die Stärke des mittleren Pixels und Sie suchen dann nach denen, nach denen Sie suchen.
Diese, die Sie sehen, erhöhen die Stärke der um sie herum.
Also hast du die da.
Ja das ist.
Das gibt dir einen Vorteil, und du kannst sehen, was du da bekommst und einen anderen anführen.
Der Schlüssel hier ist also, dass es symmetrisch ist und Sie können sehen, dass das Bild auch asymmetrisch
wird, so dass Sie das Gefühl haben, dass es sich Ihnen gegenüber zeigt.
Und das bekommst du, wenn du hier Minuspunkte hast und hier ist dies auch ein
bisschen technisch, aber zumindest können wir eine Art Intuition bekommen und Lissa geht schnell wieder durch.
Es gibt also eine Schärfe, es gibt Unschärfen, es gibt kantige Hände, dort gibt es eine Kantenerkennung und einen Boss.
So wie Sie sehen, sind dies großartige Beispiele für dasselbe Bild, aber wir erhalten Feature-Maps.
Daher verwenden wir verschiedene Funktionsdetektoren, um verschiedene Funktionskarten des gleichen Bildes zu erhalten.
Daher haben wir jetzt eine Menge der letzten dieser Versionen dieses Bildes, in denen wir versucht haben, bestimmte Dinge in
diesen Begriffen zu entdecken, die sie nicht zutreffen zu uns.
Ihr zweiter Chef ist in Bezug auf konvolutionelle neuronale Netze wahrscheinlich nicht für uns geeignet, aber das Alter erkennt, dass
dies wichtig ist.
Wir möchten die Kanten erkennen, die die Kantenvergrößerung wahrscheinlich nicht verwackeln, also bestimmte Dinge wie z. B. kantigen Text.
Wahrscheinlich der wichtigste für unsere Arbeit.
Und wenn es um Computer geht, werden sie selbst entscheiden, oder neuronale Netzwerke entscheiden selbst, was
wichtig ist, was nicht ist, und es wird wahrscheinlich nicht einmal für das menschliche Auge erkennbar sein.
Sie werden nicht verstehen können, was diese Funktionen bedeuten.
Aber der Computer wird entscheiden, und das ist das Schöne an neuronalen Netzwerken, die sie so viele verschiedene Dinge verarbeiten
und verstehen können, ohne diese Intuition zu haben oder ohne diese Erklärung, warum sie verstehen, welche Funktionen
für sie wichtig sind, ob wir einen Namen dafür haben oder Nicht, dass dies
eine Gesamtheit ist, die für das künstliche neuronale Netzwerk keine Rolle spielt.
Und mein Liebling.
Hier ist ein Bild von Geoffrey Hinton von Geoffrey Hinton, der einen dieser Filter passiert hat.
Also gut, das bringt uns zum Ende von Teresa Tauriel.
Ich hoffe, es hat Ihnen Spaß gemacht, etwas über Faltung zu lernen.
Der Schlüssel dazu ist, dass die Faltung der Hauptzweck unserer Entwicklung darin besteht, Merkmale in Ihrem Bild mithilfe des
Merkmaldetektors zu finden, sie in eine Merkmalskarte aufzunehmen und durch das Einfügen in eine zukünftige
Karte die räumlichen Beziehungen zwischen Pixeln zu erhalten, was sehr wichtig ist für uns wissen Sie, denn wenn sie völlig
durcheinander geraten sind, haben wir das Muster verloren.
Gleichzeitig ist es wichtig zu verstehen, dass die Funktionen eines neuronalen Netzwerks zumeist bestimmte
Bilder erkennen und verwenden, um bestimmte Bilder zu erkennen. Klaas 'Bilder bedeuten für die Menschen nichts, aber sie funktionieren
trotzdem.
Und so ist Faltung.
Und ich freue mich darauf, Sie als nächstes bei Tauriel zu sehen.
Bis dahin viel Spaß beim Lernen.