Ciao e bentornati al corso sull'apprendimento profondo sulla stampa, il Tauriel, abbiamo scoperto che cosa
sono le reti neuronali convoluzionali.
E oggi ci tufferemo nella convoluzione del primo passaggio.
Quindi questa è la funzione di convoluzione e cerchiamo di stare alla larga dalla matematica e di mantenere le cose intuitive.
non ho potuto fare a meno di condividere questa formula per te perché è così semplice che una convoluzione
è fondamentalmente un'integrazione combinata delle due funzioni e ti mostra come una funzione modifica l'altra o modifica la
forma dell'altro e se hai fatto qualsiasi elaborazione del segnale o ingegneria elettrica o una
professione in cui è richiesta l'elaborazione del segnale si sarebbe inevitabilmente imbattersi in una funzione di conclusione.
Ma
È abbastanza popolare ora.
Ancora una volta manterremo le luci matematiche o le terremo separate.
E se vuoi entrare in matematica dietro le reti neurali convoluzionali, una grande
lettura aggiuntiva è Introduzione alle reti neurali convoluzionali di Jensine Wu, che è professore all'Università di Nanjing
in Cina.
ed è orientato specificamente alle persone che stanno iniziando dai principianti che stanno conoscendo le reti neuronali convoluzionali,
quindi la matematica dovrebbe essere accessibile in realtà tramite e-mail al Professor Johnson.
Questo articolo è stato pubblicato letteralmente giorni fa come cinque o sei giorni fa
E sì, ha detto che il suo obiettivo è quello di creare o distruggere le cose complesse in modo che le persone che sono nuove in
questo campo possano capire.
E ha anche detto che ha dei materiali disponibili sulla sua home page, quindi se tu stesso rimuovi le ultime due parti
e vai semplicemente a Slash W. J. e sarai in grado di trovare altri
tutorial e materiali aggiuntivi che non sono stati pubblicati come documenti ma che li usa
nei suoi tutorial in modo che tu possa trovare quelli utili in modo da curiosare lì se tu " Mi
piacerebbe avere un'introduzione alla matematica dietro le reti neurali coalizionali e creare una solida base intorno a quell'area.
X a quella parte che è la sua home page
Ma andremo avanti e parleremo della convoluzione.
Quindi, qual è una buona soluzione in termini intuitivi qui a sinistra.
Abbiamo un'immagine di input, come abbiamo discusso, è come guarderemo le immagini solo uno e zero
per semplificare le cose.
E puoi vedere la faccina lì.
Quindi abbiamo un rilevatore di funzionalità in modo che i rilevatori di caratteristiche siano tre per tre Matrix.
Deve essere tre per tre.
No, non lo è.
Credo che Alex net usi sette per sette.
E poi un altro di quelli famosi usa cinque rivelatori di funzionalità cinque per cinque.
Possono essere diversi ma di solito vedrai che sono tre per tre e sono noti motivi per renderli
tre per tre, quindi continueremo a seguire la via convenzionale.
Avendo un rilevatore di funzionalità tre per tre anche i rilevatori di funzioni chiamati questi sono termini
importanti perché potresti incontrarli.
di funzionalità o Eik potrebbe sentirsi chiamare kernel o si potrebbe sentire chiamato Filter.
Esistono molti termini diversi per il rilevatore di funzionalità, ma quelli più comuni sono rilevatori
Quindi, in questo corso, utilizzeremo sia il filtro che il rilevatore di funzionalità
in modo intercambiabile, ma ricordiamo che ha quei nomi e un'operazione di coalizione è indicata da una X in un cerchio.
Proprio come hai visto nelle formule precedenti e qui ciò che accade è a livello intuitivo o semplicemente pensarlo in termini di
ciò che sta effettivamente accadendo in background piuttosto che in matematica.
Bene, prendi questo rilevatore di funzioni o filtro e lo metti sulla tua immagine come vedi a sinistra.
da rispettare il valore in modo che lo 0 superiore del valore in alto a sinistra del valore in alto a
sinistra sia quindi sostanzialmente in posizione di 1 per posizione circa 1 1 numero di posizione o 0 1 0 1 0 2 per 0 2 e così via.
Quindi in questo caso copri l'angolo in alto a sinistra i nove pixel nell'angolo in alto a
sinistra e praticamente moltiplichi ciascun valore di valore in modo
Quindi è la moltiplicazione degli elementi su queste matrici.
E poi aggiungi il risultato.
Quindi in questo caso nulla corrisponde, quindi è sempre 0 da 0 0 o da 1.
Quindi il risultato è zero.
E qui puoi vedere che uno di questi corrisponde a uno a sinistra abbinato.
E quindi abbiamo un 1 qui.
Niente di simile niente è stato abbinato a nulla di simile.
Quindi passiamo al lancio successivo e quindi passo a cui stiamo muovendo l'intero filtro è chiamato il
passo.
Quindi qui abbiamo un passo di un pixel.
Qui puoi vedere di nuovo qualcosa che corrisponde all'angolo in basso a destra abbinato al passo falso,
ma uno in basso nel mezzo abbinato qui in alto a destra abbina la misura nulla.
Il passo è uno.
Puoi cambiare il passo.
Puoi farne uno due.
Otterrai tre qualunque cosa ti piaccia.
Alla fine quello che funziona bene è di solito o due.
Quindi è quello a cui la gente si attacca.
E parleremo di quale sia il passo verso la fine di questo tutorial.
Quindi, eccoci qui, quindi quando ci sentiamo si accoppiano in modo assoluto, possiamo vedere che ne abbiamo
due perché due sono abbinati e così via e così via.
Quindi là andiamo ce n'è un altro che corrisponde a quello che abbiamo e noi abbiamo finito.
Quindi cosa è cosa abbiamo creato.
Destra.
Un paio di cose importanti qui.
L'immagine a destra è chiamata una mappa caratteristica ha anche diversi termini che può anche essere chiamato
a volte può funzione Vold.
Quindi nel tuo blog e operatore di operazioni volute a qualcosa che non diventa complicato, diventa
convoluto e a volte mi piace pensare a me stesso nel modo sbagliato ma è corretto il termine corretto è una sorta
di vecchia funzionalità o può anche si chiama la mappa di attivazione.
Ma stiamo andando a chiamarlo una mappa delle caratteristiche in questo corso in modo che possa essere
chiamato una di quelle cose e cosa abbiamo fatto qui.
Bene come puoi vedere abbiamo ridotto le dimensioni dell'immagine.
Questo è il numero uno e questa è la cosa importante che volevo menzionare sulla tua immagine di input e il
testo della feature e il passo.
Se hai un passo da uno puoi vedere un po 'meno l'immagine, ma se hai
il diritto all'immagine ne produrrai di più, la funzione sarà ancora più piccola.
quello di rendere l'immagine più piccola, perché sarà sarà più facile da elaborare e sarà solo più veloce.
E questa è una funzione molto importante del rilevatore di funzionalità di questo passo di convoluzione intero è
Lo sarà e sarai solo in affido perché immagina come qui che abbiamo un'immagine sette per sette, ma
immagina se hai una foto giusta.
Oppure, se hai un'immagine di 256 ° su 56 pixel, è un numero enorme di pixel. CHONE se è
x al quadrato o, ad esempio, hai 300 ma 300 pixel.
Quindi non ci confondiamo con la R. G. B 256 ha da dire che abbiamo un'immagine 300 per
300 in termini di dimensioni e pixel.
enorme e quindi i rilevatori di funzionalità ridurranno la dimensione dell'immagine e quindi la velocità di due è effettivamente vantaggiosa.
Quindi hai 300 numeri quadrati di pixel che sono un numero
Ma poi la domanda è: perdiamo le informazioni.
Stiamo perdendo informazioni quando applichiamo il rilevatore di funzionalità.
Bene, alcune informazioni che stiamo perdendo, naturalmente, perché abbiamo meno valori e di matrice risultante.
Ma allo stesso tempo lo scopo del rilevatore di funzionalità è quello di rilevare alcune caratteristiche
certe parti dell'immagine che sono parte integrante.
E così, ad esempio, se ci pensi in questo modo, come il rilevatore di funzioni, ha un certo
schema su di esso.
Il numero più alto nella mappa delle caratteristiche è quando quel modello si abbina.
In effetti, il numero più alto che puoi ottenere è un esempio semplificato quando la caratteristica è che corrisponde
esattamente e puoi vedere quel numero quattro che abbiamo nella nostra mappa delle caratteristiche esattamente.
Quindi, se lo guardi qui, è esattamente dove si trova questo rilevatore di funzionalità perché ce ne
sono solo quattro e corrisponde perfettamente, quindi puoi vedere questa parte qui.
Quindi la funzionalità è stata rilevata qui.
E come abbiamo discusso all'inizio di questa sezione, quello che mostra è come vediamo le cose come lo
riconosciamo.
Non guardiamo ogni singolo pixel per così dire in quello che vediamo su un'immagine o nella vita reale.
Non guardiamo ogni singola immagine guardiamo le caratteristiche guardiamo il naso i cappelli la piuma
gli occhi sotto i piccoli segni neri sotto gli occhi del ghepardo per distinguere tra un ghepardo e un leopardo
o la forma del treno.
Non distinguiamo tra un treno proiettile e un treno normale e così via, quindi non guardiamo a tutto ciò che
guardiamo alle caratteristiche e questo è ciò che stiamo preservando ed è ciò che la mappa delle caratteristiche ci aiuta a preservare.
In realtà questo è ciò che ci permette di portare avanti e sbarazzarci di tutte le cose inutili che anche
come esseri umani non elaboriamo così tante informazioni nei tuoi occhi che in qualsiasi momento come gigabyte di informazioni
se guardi ogni singolo punto se non terabyte di informazioni che passano nei tuoi occhi al
secondo e ancora siamo in grado di procedere perché ci liberiamo di ciò che è inutile focalizziamoci solo sulle
funzioni importanti caratteristiche che sono importanti per noi e che è esattamente ciò che fa la
funzionalità.
Quindi ora stiamo passando a questa immagine di input e creiamo una feature map in modo che quella frontale diciamo che quella anteriore è quella che abbiamo
appena creato, ma poi come mai ce ne sono molti.
Ma creiamo più mappe di caratteristiche perché utilizziamo filtri diversi.
Destra.
E questo è un altro modo in cui conserviamo molte informazioni, quindi non abbiamo
solo una mappa delle caratteristiche, cerchiamo determinate funzionalità e quindi o fondamentalmente la rete decide attraverso la sua formazione e
questo è qualcosa che discuteremo verso la fine della sezione attraverso la sua formazione decide quali
caratteristiche sono importanti per determinati tipi o determinate categorie e le cerca e quindi avrà filtri
diversi e parleremo dei filtri proprio ora.
Ma in pratica non applicherò questi filtri così per ottenere questa funzione mapperà un filtro come quello che abbiamo visto ma poi
per ottenere questa funzione Mabbett applicherà un filtro diverso per ottenere questa caratteristica applicando
un filtro diverso e così via.
E così fondamentalmente crea solo queste mappe di caratteristiche.
Ed è per questo che personalmente penso che il termine rilevatore di funzioni sia migliore dei filtri.
Ricorda che siamo qui abbiamo questo filtro che possiamo anche chiamare un rilevatore di funzionalità Beh, in realtà
il rilevatore di funzioni di parole penso sia più adatto.
E il motivo è quello che è lo scopo giusto.
Non vogliamo semplicemente non vogliamo solo filtrare la nostra immagine.
Ma anche se si tratta di un tutto uguale, è solo una questione di terminologia.
Ma fondamentalmente vogliamo rilevare le caratteristiche.
Tutto ok.
In questa tana andremo da soli in questa mappa delle funzioni che abbiamo rilevato dove sono presenti determinate funzioni nell'immagine e
questa mappa delle funzioni che abbiamo rilevato dove alcune altre funzionalità sono dove
si trova una determinata funzione specifica e questa mappa delle funzioni verrà rilevato dove una certa altra caratteristica
si trova sull'immagine.
Ecco, questo è quello che stiamo facendo.
E ascoltiamo che abbiamo un paio di esempi Quindi qui stiamo usando e questo è da Gip dot org.
è un tipo di strumento gratuito come la vernice e puoi usarlo per regolare le tue immagini o lavorare con le tue immagini.
La loro documentazione
Ma in pratica hanno alcuni preziosi esempi nella loro documentazione e qui hanno una foto del Taj
Mahal e puoi scegliere quale filtro vuoi applicare.
Quindi, se scarichi questo programma e carichi una foto al suo interno, puoi effettivamente avviare una matrice di
conversione e applicare i filtri e vedrai che queste cose sono effettivamente applicate alle matrici inglesi nell'elaborazione e
nella progettazione delle immagini e così via.
Diamo un'occhiata a cosa otteniamo ciò che otteniamo.
Quindi se applichiamo questo filtro cinque nel mezzo meno uno uno è uno uno uno meno uno.
Puoi vedere che affina l'immagine.
E quindi è abbastanza intuitivo se ci pensate.
Quindi 5 è il pixel del pixel principale come nel mezzo del filtro o del rilevatore di caratteristiche e quindi
meno uno meno uno solo uno solo in un certo modo riduce i pixel attorno alla a in un
senso intuitivo.
Quindi sfocare.
Quindi in pratica assume uguale uguale dà uguale significato a tutti i pixel sono tutti quelli al
centro e quindi li combina insieme e si ottiene un miglioramento sfocato.
Quindi qui puoi vedere che è meno uno e uno e poi ottieni zeri a destra.
Così hai eliminato per rimuovere i pixel attorno al principale nel mezzo e tieni solo questo al meno uno e ti dà
un vantaggio e questo è stato un po 'più difficile capire come funziona.
Probabilmente è più difficile solo pensarlo intuitivamente.
Giusto, quindi questo probabilmente ha più senso.
Giusto li prendi uno di mezzo.
Riduci quello medio.
Probabilmente piace la forza del pixel centrale e poi cerchi quelli che cerchi.
Quelli che vedi aumentano la forza di quelli che li circondano.
Quindi hai quelli lì.
Sì.
Questo ti dà una marcia in più e puoi vedere quali arrivi e comandarne un altro.
Quindi la chiave qui è che è simmetrica e puoi vedere che l'immagine diventa asimmetrica, così
da avere quel tipo di sensazione che si staglia verso di te.
è quello che ottieni quando ti piacciono gli svantaggi qui e in più qui di nuovo questo è un po
'tecnico ora ma almeno possiamo ottenere un qualche tipo di intuitivo e Lissa ci passerà velocemente attraverso di nuovo.
Ed
Quindi c'è più nitidezza c'è sfocatura ci sono mani edgin c'è un edge detect c'è e boss così come
puoi vedere questi sono ottimi esempi della stessa immagine ma stiamo ottenendo mappe di caratteristiche.
Quindi usiamo diversi rivelatori di caratteristiche per ottenere mappe di caratteristiche diverse della stessa
immagine e quindi ora abbiamo un sacco dell'ultima versione di questa immagine in cui in ciascuna di queste abbiamo provato a
rilevare alcune cose in questi termini che non sono applicabili a noi.
Il loro secondo capo probabilmente non è applicabile a noi in termini di reti neurali convoluzionali ma l'età
rileva che è importante.
Vogliamo rilevare il miglioramento del bordo dei bordi, probabilmente non l'effetto sfocato, per certe cose come il testo tagliente.
Probabilmente il più importante per il nostro tipo di lavoro.
E in termini di comprensione dei computer che decideranno da soli o reti neurali decideranno da
soli cosa è importante cosa non lo è e probabilmente non sarà nemmeno riconoscibile all'occhio umano.
Non sarai in grado di capire cosa significano queste caratteristiche.
possono elaborare così tante cose diverse e capire senza nemmeno avere quell'intuizione o senza avere quella spiegazione perché capiranno
quali caratteristiche sono importanti per loro se abbiamo un nome per loro o non che questo
sia un insieme che è una domanda irrilevante per la rete neurale artificiale.
Ma il computer deciderà e questa è la bellezza delle reti neurali che
E il mio preferito.
Ecco un'immagine di Geoffrey Hinton di Geoffrey Hinton trasmessa attraverso uno di questi filtri.
Va bene così che ci porta alla fine di Teresa Tauriel.
Spero ti sia piaciuto conoscere la convoluzione.
scopo principale dell'evoluzione è quella di trovare caratteristiche nella tua immagine usando il rilevatore di caratteristiche mettendole in una
mappa delle caratteristiche e avendo in una mappa futura conserva ancora le relazioni spaziali tra
i pixel che è molto importante per noi lo sai perché se sono completamente confusi allora abbiamo perso il modello.
La chiave di volta è che la convoluzione lo
E allo stesso tempo è importante capire che la maggior parte delle volte le caratteristiche di una rete neurale
sono in grado di rilevare e utilizzare per riconoscere determinate immagini e la volontà di Klaas non significa nulla per gli esseri umani, ma
comunque funzionano.
E questo è ciò che è la convoluzione.
E non vedo l'ora di vederti prossimo Tauriel.
Fino ad allora piace imparare.