Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre aprendizado profundo na imprensa, o Tauriel descobrimos o que
são as redes neurais convolutivas.
E hoje vamos mergulhar na convolução da Etapa 1.
Então, esta é a função de convolução e tentamos nos afastar da matemática e manter as coisas intuitivas.
eu não pude deixar de compartilhar essa fórmula para você, porque é tão simples que uma convolução é basicamente
uma integração combinada das duas funções e mostra como uma função modifica a outra ou modifica a forma
do outro e se você tiver fez qualquer processamento de sinal ou engenharia elétrica ou
uma profissão onde o processamento de sinal é necessário, você teria inevitavelmente encontrado uma função de conclusão.
Mas
É bastante popular agora.
Mais uma vez, vamos manter as luzes matemáticas ou mantê-las separadas.
E se você quiser entrar na matemática por trás das redes neurais convolutivas, uma excelente
leitura adicional é Introdução às redes neurais convolutivas por Jensine Wu, que é professora na Universidade de Nanjing na
China.
orientado especificamente para as pessoas que estão começando em iniciantes que estão conhecendo as redes neurais convolutivas, de modo que
a matemática deve ser acessível, de fato, enviada por correio eletrônico ao Professor Johnson.
Este artigo foi publicado literalmente dias atrás, como cinco ou seis dias atrás, e está
E sim, ele disse que seu objetivo é fazer ou quebrar as coisas complexas para que as pessoas que são novas neste
campo possam entender.
E também ele mencionou que ele tem alguns materiais disponíveis em sua página inicial, então, se você mesmo, se você simplesmente remover as duas últimas
partes e você simplesmente vai como Slash W. J. e você poderá encontrar mais tutoriais e
materiais adicionais que não foram publicados como papéis, mas ele os usa em seus tutoriais para
que você possa encontrar aqueles úteis para navegar por aí se você ' Gostaria de ter uma introdução na matemática
por trás de redes neurais de coalizão e tipo de construir uma base sólida em torno dessa área.
X para a parte que é a sua página inicial
Mas vamos seguir em frente e vamos falar sobre a convolução.
Então, qual é uma boa solução em termos intuitivos aqui à esquerda.
Nós temos uma imagem de entrada à medida que discutimos, é assim que vamos ver imagens apenas e zeros
para simplificar as coisas.
E você pode ver o rosto sorridente lá.
Então, temos um detector de recursos para que os detectores de recursos sejam três ou três Matrix.
Tem que ser três por três.
Não, não.
Alex net, eu acho que usa sete por sete.
E então, algum outro desses outros famosos usa como cinco por cinco detectores de recursos.
Eles podem ser diferentes, mas geralmente você verá que eles são três por três e eles sabem os motivos para
fazê-los três por três, então vamos ficar com a maneira convencional.
Ter um detector de recursos três por três também os detectores de recursos chamados estes são termos importantes
porque você pode encontrá-los.
ou o Eik pode ouvi-lo ser chamado de kernel ou você pode ouvi-lo ser chamado de Filtro.
Existem muitos termos diferentes para o detector de recursos, mas os mais comuns são o detector de recursos
Então, neste curso, vamos usar o filtro ou um detector de recursos de
forma intercambiável, mas basta ter em mente que esses nomes e uma operação de coalizão são significados por um X em um círculo.
Assim como você viu nas fórmulas anteriores e aqui, o que acontece é em um nível intuitivo ou apenas pense nisso em termos do
que realmente está acontecendo no plano de fundo ao invés da matemática.
Bem, você tira esse detector de recurso ou filtro e coloca-o em sua imagem como você vê à esquerda.
assim o valor, de modo que o top 0 pelo valor superior esquerdo pelo valor superior esquerdo, basicamente, é na
posição de um 1 por posição cerca de 1 1 número de posição ou 0 1 0 1 0 2 por 0 2 e assim por diante.
Então, você cobre o exemplo, neste caso, no canto superior esquerdo, os nove pixels no canto
superior esquerdo e, basicamente, multiplique cada um valor valioso, respeitando
Portanto, é uma multiplicação de elementos nessas matrizes.
E então, você adiciona o resultado.
Então, neste caso, nada corresponde, então é sempre 0 por 0 0 ou por 1.
Então, o resultado é zero.
E aqui você pode ver que um deles coincidiu com um à esquerda combinado.
E, portanto, temos um 1 aqui.
Nada combinou nada combinado com nada combinado.
Em seguida, avançamos para a próxima jogada e passo para o qual estamos movendo esse filtro inteiro é chamado de
passo.
Então, aqui temos um passo de um pixel.
Aqui você pode ver novamente algo correspondente no canto inferior direito combinado contra stride, mas um
inferior no meio combinado aqui, o lado superior direito, combina a medida de nada.
O passo é um.
Você pode mudar o passo.
Você pode fazer um dois.
Você terá três o que quiser.
Eventualmente, o que funciona bem é geralmente ou dois.
Então, é isso que as pessoas seguem.
E vamos conversar sobre o que é o passo para o final deste tutorial.
Então, aqui temos, então estamos combinando absolutamente quando ouvi, você pode ver que temos
dois, porque dois deles são compatíveis e assim por diante.
Então, lá, vamos lá, há outro que combinou lá, nós vamos e acabamos.
Então, o que criamos?
Certo.
Um par de coisas importantes aqui.
A imagem à direita é chamada de um mapa de recursos também tem vários termos que também pode ser chamado às
vezes ele pode recurso Vold.
Então, em seu blog e operador de operação volution para algo que não se torna complicado,
torna-se convolvido e às vezes, como eu penso em mim mesmo no caminho errado, mas é o termo correto é convolvido é uma
espécie de recurso antigo ou pode também seja chamado de mapa de ativação.
Mas vamos chamá-lo de um mapa de recursos neste curso para que possa ser chamado
de qualquer uma dessas coisas e o que fizemos aqui.
Bem, como você pode ver, reduzimos o tamanho da imagem.
Esse é o número um e isso é o importante que eu queria mencionar sobre sua imagem de entrada e o
texto da característica e o passo.
Se você tiver um passo de um, você pode ver a imagem reduzida um pouco, mas se
você tiver um direito à imagem vai produzir mais, então o recurso será ainda menor.
convolução é tornar a imagem mais pequena, pois será mais fácil processá-la e será mais rápido.
E essa é uma função muito importante do detector de recursos de todo este passo de
Será e você será apenas adotivo, porque imagine como aqui, temos uma imagem de sete por sete, mas
imagine se você tem uma foto adequada.
Ou se você tiver uma imagem de 256º em 56 pixels, é uma grande quantidade de pixels, se eu
for x quadrado ou diga que você tem 300, mas 300 pixels.
Então, não nos confundimos com a R. G. B 256 tem que dizer que temos uma imagem 300 por
300 em termos de tamanho e pixels.
enorme e, portanto, os detectores de recursos reduzirão o tamanho da imagem e, portanto, o passo de dois é realmente benéfico.
Então você tem 300 números quadrados de pixels que é um número
Mas, então, a questão é que perdemos informações.
Estamos perdendo informações quando estamos aplicando o detector de recursos.
Bem, algumas informações estamos perdendo, claro, porque temos menos valores e da matriz resultante.
Mas, ao mesmo tempo, o objetivo do detector de recursos é detectar determinados recursos de
certas partes da imagem que são integrantes.
E, por exemplo, se você pensa sobre isso, como o detector de recursos tem
um certo padrão.
O número mais alto no seu mapa de recursos é quando esse padrão corresponde.
Na verdade, o número mais alto que você pode obter é um exemplo simplificado é quando o recurso é que ele
corresponde exatamente e você pode ver o número quatro que temos no nosso mapa de recursos exatamente.
Então, se você olhar para aqui, é exatamente aonde este detector de recursos, porque há apenas quatro
e isso corresponde perfeitamente para que você possa ver essa parte aqui.
Então, o recurso foi detectado aqui.
E como discutimos no início desta seção que apresenta é como vemos as coisas como a
reconhecemos.
Nós não olhamos para cada pixel, por assim dizer, no que vemos em uma imagem ou na vida real.
Nós não olhamos para todas as imagens que olhamos para as características que olhamos para o nariz,
os chapéus apontam os olhos sob as pequenas marcas negras sob os olhos da chita para distinguir entre uma chita e um
leopardo ou a forma do trem.
Nós não distinguimos entre um trem de bala e um comboio normal e assim por diante, para que não vejamos tudo
que olhamos para os recursos e é isso que estamos preservando e é isso que o mapa de recursos nos ajuda a preservar.
Na verdade, isso é o que isso nos permite avançar e livrar-se de todas as coisas desnecessárias que,
mesmo que humanos, não processamos tanta informação em seus olhos que em qualquer momento como gigabytes de informações
se você olhar para cada ponto se não terabytes de informação entrar em seus olhos
por segundo e ainda podemos prosseguir porque nos livramos do que é desnecessário, apenas se concentra nos
recursos importantes que são importantes para nós e é exatamente isso que o recurso
faz.
Então, agora, movendo-se sobre isso, é a nossa imagem de entrada e você criou um mapa de recursos para que a frente diga que a frente é a que
acabamos de criar, mas então, como é que há muitos deles.
Mas criamos múltiplos mapas de recursos porque usamos filtros diferentes.
Certo.
E essa é outra maneira de preservar muitas informações, de modo que não temos
apenas um mapa de recursos, procuramos determinados recursos e, em seguida, ou basicamente a rede decide através do treinamento
e é algo que discutiremos no final da seção Através de seu treinamento, ele decide quais
recursos são importantes para certos tipos ou certas categorias e procura por eles e, portanto, terão
diferentes filtros e falaremos sobre filtros agora.
Mas, basicamente, eu aplico esses filtros para obter esse mapa de recursos que aplicou um filtro como o que vimos, mas, em seguida,
para obter esse recurso, o Mabbett aplica um filtro diferente para obter esse recurso, aplique
um filtro diferente e assim por diante.
E, basicamente, ele apenas cria esses mapas de recursos.
E, na verdade, é por isso que, pessoalmente, acho que o termo detector de recursos é melhor do que os filtros.
Lembre-se que estamos aqui, temos esse filtro que também podemos chamar um detector de recursos. Bem, na verdade, o detector
de características de palavras, eu acho que é mais adequado.
E o motivo disso é que é isso que o propósito é certo.
Nós não queremos que simplesmente não desejemos apenas filtrar nossa imagem.
Mas, mesmo assim, é um todo que é o mesmo, apenas uma questão de terminologia.
Mas, basicamente, queremos detectar recursos.
Tudo bem.
Neste neste lagarro, nós vamos ao nosso próprio mapa de recursos que detectamos onde determinados recursos estão na imagem e esse
mapa de recursos que detectamos onde certos outros recursos são onde um determinado
recurso específico está localizado e este mapa de recursos será detectado onde um determinado outro recurso está
localizado na imagem.
Então é isso que estamos fazendo.
E ouça, temos alguns exemplos. Então, aqui estamos usando e isso é de Gip dot org.
é um tipo de ferramenta livre como a pintura e você pode usá-la para ajustar suas imagens ou trabalhar com suas imagens.
Sua documentação
Mas, basicamente, eles têm alguns exemplos valiosos em sua documentação e aqui eles têm uma foto do Taj Mahal
e você pode escolher qual filtro você deseja aplicar.
Então, se você baixar este programa e você carrega uma foto nele e então você pode realmente iniciar uma
matriz de conversão e aplicar filtros e você verá que essas coisas essas matrizes inglesas realmente aplicadas no processamento
e design de imagens e assim por diante.
Então, vamos dar uma olhada no que recebemos o que obtemos.
Então, se aplicarmos este filtro cinco no meio menos um é um é um menos um.
Você pode ver que afila a imagem.
E isso é muito intuitivo se você pensa nisso.
Então, 5 é o pixel do pixel principal como no meio do filtro ou o detector de recursos e, em
seguida, menos um menos um, apenas um tipo de como reduz os pixels em torno do a em um
sentido intuitivo.
Então, borra.
Então, basicamente, leva igual importância dá igual significado para todos os pixels são todos no
centro e, portanto, combina-los e você obtém uma vantagem de desfocagem.
Então, aqui, você pode ver que é menos um e um e depois você obtém zeros à direita.
Então, você excluiu para remover os pixels em torno do principal no meio e você apenas mantém esse em um menos e isso
lhe dá uma vantagem e isso foi um pouco difícil de entender como isso funciona.
Como provavelmente mais difícil apenas pensar nisso, intuitivamente, detecção de borda.
Certo, então este provavelmente faz mais sentido.
Direito você leva-os um meio.
Você reduz o meio.
Provavelmente, gosta da força do pixel do meio e então você procura os que você procura.
Aqueles que você vê aumentam a força dos que os rodeiam.
Então você tem aqueles lá.
Sim isso.
Isso lhe dá uma vantagem e você pode ver o que você chegar lá e patrocinar outro.
Então, a chave aqui é que é simétrico e você pode ver a imagem se torna assimétrica,
então você conseguiu esse tipo de sentimento que está se destacando para você.
isso é o que você obtém quando você tem desvios aqui e mais aqui novamente isso é muito, isso está ficando
um pouco técnico agora, mas pelo menos podemos obter algum tipo de intuitivo e Lissa vai rapidamente por eles novamente.
E
Então, há aguçar que há borrão, há mãos de Edgin, há uma vantagem para detectar que há e chefe, assim como
você pode ver que estes são ótimos exemplos da mesma imagem, mas estamos recebendo mapas de recursos.
Então, usamos diferentes detectores de recursos para obter mapas de recursos diferentes
da mesma imagem e, portanto, agora temos muitas das últimas versões desta imagem em que, em cada uma, tentamos
detectar certas coisas nestes termos, elas não são aplicáveis para nós.
O segundo chefe provavelmente não é aplicável a nós em termos de redes neurais convolutivas, mas a detecção
de idade é importante.
Nós queremos detectar a borda de borda, reforçar, provavelmente, não desfocar afiar tão certas coisas como texto nervoso.
Provavelmente o mais importante para o nosso tipo de trabalho.
E em termos de compreensão dos computadores, eles decidirão para si mesmos ou as redes neurais decidirem por si
mesmo o que é importante o que não é e provavelmente não será nem mesmo reconhecível para o olho humano.
Você não poderá entender o que essas características significam.
que eles podem processar tantas coisas diferentes e entender sem mesmo ter essa intuição ou sem ter essa explicação porque
entenderão quais recursos são importantes para eles se nós temos um nome para eles ou não é
que esse seja um todo, uma questão irrelevante para a rede neural artificial.
Mas o computador irá decidir e essa é a beleza das redes neurais
E o meu favorito.
Aqui está uma imagem de Geoffrey Hinton de Geoffrey Hinton passou por um desses filtros.
Tudo bem para nos levar ao fim de Teresa Tauriel.
Espero que tenha gostado de aprender sobre a convolução.
objetivo da evolução é encontrar recursos em sua imagem, usando o detector de recursos, colocando-os em um mapa
de recursos e, ao ter um mapa futuro, ainda preserva as relações espaciais entre pixels
que é muito importante para nós para você saber, porque se eles estão completamente mexidos, então nós perdemos o padrão.
O takeaway chave é que a convolução o principal
E, ao mesmo tempo, é importante entender que, na maioria das vezes, as características que uma rede
neural detectará e usam para reconhecer certas imagens e a vontade de Klaas não significarão nada para os humanos, mas, no entanto,
elas funcionam.
E é isso que é a convolução.
E estou ansioso para ver você no próximo Tauriel.
Até então, aproveite a aprendizagem.