Bună ziua și binevenită înapoi la cursul de învățare profundă în presa Tauriel am aflat ce rețele
neuronale convoluționiste sunt toate.
Și astăzi ne vom arunca cu capul la convoluția de la Pasul 1.
Deci, aceasta este funcția de convoluție și încercăm să rămânem departe de matematică și să păstrăm lucrurile intuitive.
Dar nu am putut să nu împărtășesc această formulă pentru dvs. deoarece este atât de simplă încât convoluția este în
esență o integrare combinată a celor două funcții și vă arată cum o funcție modifică cealaltă sau modifică forma
celeilalte și dacă ați a făcut orice prelucrare a semnalului sau inginerie electrică sau
o profesie în cazul în care prelucrarea semnalului este necesară ați fi inevitabil întâlnit o funcție de concluzie.
Este destul de popular acum.
Încă o dată vom ține lumina matematică sau o vom păstra separată.
Și dacă doriți să intrați în matematică în spatele rețelelor neuronale convoluționiste, o mare
citire suplimentară este Introducere în rețelele neuronale convoluționale de Jensine Wu, care este profesor la Universitatea Nanjing din
China.
Această lucrare a fost publicată literalmente în urmă cu cinci sau șase zile în urmă și este orientată în
mod special către persoanele care încep de la începători care cunosc rețele
neuronale convoluționate, astfel încât matematica trebuie să fie accesibilă, de fapt, e-mail profesorul Johnson.
Și da, el a spus că întregul său scop este de a face sau de a sparge lucrurile complexe în jos, astfel încât oamenii care sunt noi în acest
domeniu să poată înțelege.
Și, de asemenea, el a menționat că el are niște materiale disponibile pe pagina sa de pornire, așa că dacă tu chiar dacă elimini ultimele două părți
și te duci la fel ca Slash W. J. X la acea parte, care
este pagina sa de origine și veți putea găsi mai multe tutoriale suplimentare și materiale
care nu au fost publicate ca lucrări, dar le folosește în tutorialele sale, astfel încât să puteți găsi cele utile
astfel încât să răsfoiți acolo, ar dori să obțină o introducere în matematica din spatele rețelelor coaliționale neuronale
și să construiască o bază solidă în jurul acelei zone.
Dar vom merge mai departe și vom vorbi despre convoluție.
Deci, ce este o soluție bună în termeni intuitivi aici, în stânga.
Avem o imagine de intrare, așa cum am discutat, așa că vom privi imaginile doar pe cele și pe zerouri
pentru a simplifica lucrurile.
Și puteți vedea fața zâmbitoare acolo.
Apoi avem un detector de caracteristici, astfel încât detectoarele de caracteristici să fie de trei-trei Matrix.
Trebuie să fie trei-trei.
Nu, nu.
Alex net cred că utilizează șapte până la șapte.
Și apoi un altul dintre celelalte cele celebre folosește cinci detectoare de cinci caracteristici.
Ele pot fi diferite, dar, de obicei, veți vedea că acestea sunt trei la trei și ei știți motivele pentru
a le face trei-trei, așa că vom rămâne pe cale convențională.
Având un detector de trei sau trei caracteristici, de asemenea, detectorii de funcții numiți aceștia sunt termeni importanți pentru că ați
putea să le întâlniți.
Există mulți termeni diferiți pentru detectorul de caracteristici, dar cei mai obișnuiți sunt detectorul de caracteristici
sau Eik ar putea auzi că se numește kernel sau s-ar putea auzi că se numește Filter.
Deci, în acest curs, vom folosi fie un filtru, fie un detector de funcții
interschimbabil, ci doar să avem în vedere faptul că are aceste nume, iar o operațiune de coaliție este semnată de un X într-un cerc.
Așa cum ați văzut în formulele anterioare și aici, ceea ce se întâmplă este la un nivel intuitiv sau doar gândiți-vă la ceea
ce se întâmplă de fapt în fundal, și nu în matematică.
Ei bine, luați acest detector sau filtru de trăsături și îl puneți pe imaginea dvs. așa cum vedeți în stânga.
Deci, acoperiți de exemplu, în acest caz, colțul din stânga sus, cei nouă pixeli din colțul din stânga sus și
în esență multiplicați fiecare valoare valoroasă, astfel încât să respecte valoarea, astfel încât partea superioară 0 de către valoarea stânga sus la valoarea stânga sus, atunci este în
poziția de 1 după poziția aproximativ 1 1 număr de poziție sau 0 1 0 1
0 2 la 0 2 și așa mai departe.
Deci este o multiplicare înțeleaptă pe aceste matrice.
Și apoi adăugați rezultatul.
Deci, în acest caz, nimic nu se potrivește, așa că este întotdeauna 0 0 0 0 sau 1.
Deci, rezultatul este zero.
Iar aici puteți vedea că unul dintre ele se potrivește cu unul din stânga.
Și, prin urmare, avem 1 aici.
Nimic nu se potrivea cu nimic, nu se potrivea nimic.
Apoi vom trece la aruncarea următoare și pasul la care ne mișcăm întregul filtru este numit
pasul.
Deci, aici avem un pas de un pixel.
Aici puteți vedea din nou ceva potrivite în colțul din dreapta jos, potrivite în sus cu un pas, dar
unul de jos în mijlocul casei potrivite aici sus, dreapta sus, se potrivește cu măsura nimic.
Pasul este unul.
Puteți schimba pașii.
Poți să faci una.
Vei primi trei cum vrei.
În cele din urmă, cel care funcționează bine este de obicei sau două.
Deci la asta stau oamenii.
Și vom vorbi despre ce înseamnă pasul spre sfârșitul acestui tutorial.
Așa că am ajuns aici, așa că ne potrivim absolut când aud că puteți vedea că avem două, deoarece două
dintre ele s-au potrivit și așa mai departe și așa mai departe.
Deci, acolo mergem acolo este un altul care se potrivea acolo acolo mergem și am terminat.
Deci, ce am creat.
Dreapta.
Câteva lucruri importante aici.
Imaginea de pe dreapta este numită o hartă a caracteristicilor are, de asemenea, mai mulți termeni, de asemenea, poate fi numită
uneori ea poate caracteristica Vold.
Deci, în operatorul dvs. de operațiuni de blog și operațiune de voluție, pentru ceva ce nu devine
convoluționat, acesta devine convolved și are uneori cum mă gândesc la mine în mod greșit, dar este termenul corect este convolved este un
fel de caracter vechi sau poate să fie numită hartă de activare.
Dar o să-i numim o hartă a caracteristicilor în acest curs, astfel încât să poată fi
numit oricare dintre aceste lucruri și ce am făcut aici.
După cum puteți vedea, am redus dimensiunea imaginii.
Asta este numărul unu și acesta este cel mai important lucru pe care l-am dorit să-l menționez despre imaginea de intrare
și textul caracteristic și pasul.
Dacă aveți un pas de unul puteți vedea imaginea redusă un pic, dar dacă aveți dreptul la
imagine va produce mai mult, astfel încât caracteristica va fi chiar mai mici.
Și aceasta este o funcție foarte importantă a detectorului caracteristicilor acestui întreg pas de convoluție este de a face
imaginea mai mică pentru că va fi mai ușor să o procesați și va fi mai rapidă.
Acesta va fi și veți fi doar foster pentru că imaginați-vă ca aici avem o imagine de șapte la șapte, dar
imaginați-vă dacă aveți o fotografie corectă dreapta.
Sau dacă aveți ca o imagine 256 pe 56 pixeli, care este un număr mare de pixeli I CHONE dacă este x
pătrat sau ca să spunem că aveți 300, dar 300 de pixeli.
Deci nu ne confundăm cu R. G. B 256 trebuie să spună că avem o imagine de 300 x 300
în ceea ce privește dimensiunea și pixelii.
Apoi, aveți 300 de pătrimi de pixeli care reprezintă un număr mare și, prin urmare, detectoarele de caracteristici vor reduce dimensiunea
imaginii și, prin urmare, pasul a două este de fapt benefic.
Dar întrebarea este atunci când pierdem informații.
Pierdem informații când aplicăm detectorul de funcții.
Ei bine, niște informații pe care le pierdem, desigur, pentru că avem mai puține valori și matrice rezultate.
În același timp, scopul detectorului de funcții este de a detecta anumite caracteristici ale anumitor
părți ale imaginii care sunt integrate.
Și, de exemplu, dacă vă gândiți la asta în felul acesta, detectorul de caracteristici are
un anumit model.
Cel mai mare număr din harta dvs. de caracteristici este când modelul se potrivește.
De fapt, cel mai mare număr pe care îl puteți obține este într-un exemplu simplificat, atunci când caracteristica este că se potrivește
exact și puteți vedea că numărul patru pe care îl avem în harta noastră de trăsături este exact.
Deci, dacă vă uitați aici, exact unde se află acest detector de caracteristici, deoarece sunt doar patru
și se potrivește perfect, astfel încât să puteți vedea această parte aici.
Deci, caracteristica a fost detectată aici.
Și așa cum am discutat la începutul acestei secțiuni pe care o prezintă, cum vedem lucrurile este modul în care o
recunoaștem.
Nu ne uităm la fiecare pixel astfel încât să putem vorbi în ceea ce vedem într-o imagine sau în viața reală.
Nu ne uităm la fiecare imagine pe care o privim la trăsăturile pe care le
privim la nasul pălăriilor, la pene, la ochi sub măruntaiele negre sub ochii gheptei, pentru a distinge între un ghepard și
un leopard sau forma trenului.
Nu trebuie să facem distincția între un tren de glonț și un tren normal și așa mai departe, așa
că nu privim la tot ceea ce privim la caracteristici și asta ne păstrăm și asta ne ajută să păstrăm harta hărților.
De fapt, asta ne permite să avansăm și să scăpăm de toate lucrurile inutile, chiar dacă oamenii nu procesează atât
de multe informații care să vină în ochii dvs. încât, la un moment dat, ca gigaocteți de informații dacă
priviți la fiecare punct dacă nu terabiți de informații care intră în ochii dvs. pe
secundă și totuși suntem capabili să procedăm pentru că scăpăm de ceea ce este inutil doar să ne
concentrăm asupra caracteristicilor importante care sunt importante pentru noi și asta este exact ceea ce
facem.
Deci acum acum ne mișcăm imaginea noastră de intrare și noi creați o hartă a caracteristicilor, astfel încât cea din față să spunem că partea din față este cea pe care
tocmai am creat-o, dar apoi cum se întâmplă multe dintre ele.
Însă creăm mai multe hărți de caracteristici deoarece folosim filtre diferite.
Dreapta.
Și acesta este un alt mod în care păstrăm o mulțime de informații, astfel
încât nu avem doar o hartă de caracteristici căutăm anumite caracteristici și apoi, sau în principiu, rețeaua decide prin instruirea sa
și acest lucru este ceva ce vom discuta spre sfârșitul secțiunii prin formarea sa, decide care caracteristici
sunt importante pentru anumite tipuri sau anumite categorii și le caută și prin urmare vor avea filtre diferite
și vom vorbi despre filtre chiar acum.
Dar, în principiu, aplicați aceste filtre, pentru a obține această hartă a caracteristicilor pe care le-a aplicat un filtru ca cel pe care l-am văzut, dar
apoi pentru a obține această caracteristică. Mabbett aplică un filtru diferit pentru a obține această caracteristică, aplicând
un filtru diferit și așa mai departe.
Și așa se creează doar aceste hărți ale caracteristicilor.
De fapt, de aceea personal cred că detectorul funcțional este mai bun decât filtrul.
Amintiți-vă că suntem aici avem acest filtru pe care îl putem numi, de asemenea, un detector de funcții Ei bine, de
fapt, detectorul de cuvinte cuvânt Cred că este mai bine potrivite.
Iar motivul pentru asta este că scopul este corect.
Nu vrem să nu doar că nu vrem să-i filtram imaginea.
Dar chiar dacă este vorba despre un întreg, același lucru este doar o problemă de terminologie.
Dar, practic, vrem să detectăm caracteristicile.
In regula.
În acest lucru, în această bază vom trece la propria noastră hartă a caracteristicilor pe care am detectat-o în cazul în care anumite caracteristici sunt în imagine și această
hartă a caracteristicilor pe care le-am detectat în cazul în care anumite alte caracteristici sunt în cazul
în care o anumită caracteristică specifică este localizată și această hartă de caracteristici va fi detectat în cazul în care o anumită altă caracteristică
este localizată pe imagine.
Deci asta este ceea ce facem.
Și ascultați avem câteva exemple Deci, aici folosim și asta este de la Gip dot org.
Documentația lor este un fel de instrument gratuit ca vopseaua și îl puteți folosi pentru a ajusta imaginile sau pentru a lucra
cu imaginile.
Dar, practic, au câteva exemple valoroase în documentația lor și aici au o imagine a Taj Mahal
și puteți alege ce filtru doriți să aplicați.
Deci, dacă descărcați acest program și încărcați o fotografie în el și apoi puteți începe de fapt o matrice
de conversie și să aplicați filtre și veți vedea că aceste lucruri aceste matrici engleză aplicate efectiv în procesarea
și proiectarea imaginilor și așa mai departe.
Deci, haideți să aruncăm o privire la ceea ce primim ceea ce avem.
Deci, dacă aplicăm acest filtru cinci în mijloc, minus unul este unul unul este unul minus unul.
Puteți vedea că aceasta mărește imaginea.
Și așa este foarte intuitiv dacă te gândești la asta.
Deci, 5 este pixelul pixelului principal ca în mijlocul filtrului sau al detectorului de caracteristici și apoi minus unu
minus unul, unul doar unul ca și cum ar reduce pixelii în jurul valorii de a într-un sens
intuitiv.
Apoi blur.
Așa că, în principiu, are egalitate semnificativă, dă o semnificație egală tuturor pixelilor, aceștia sunt cei din centru
și, prin urmare, îi combină împreună și obțineți o margine de estompare.
Deci, aici puteți vedea că este minus una și una și apoi veți obține zerouri dreapta.
Deci, ați șters pentru a elimina pixelii din jurul celui principal în mijloc și îl păstrați doar la un minus unul și vă oferă o
margine și acest lucru a fost un pic mai greu de înțeles cum funcționează.
Ca, probabil, mai greu doar să se gândească la ea intuitiv marginea detecta.
Așa că, probabil, acest lucru are mai mult sens.
Chiar i-ai luat unul de mijloc.
Puteți reduce partea de mijloc.
Probabil ca puterea pixelului mijlociu și apoi căutați pe cele pe care le căutați.
Acestea pe care le vedeți măresc puterea celor din jurul lor.
Deci aveți pe cei de acolo.
Da, asta e.
Asta vă dă ca o margine de luat și puteți vedea pe care le obțineți acolo și șeful altul.
Deci, cheia aici este că este simetrică și puteți vedea că imaginea devine asimetrică, de asemenea, așa
că aveți un fel de sentiment că este în picioare spre dumneavoastră.
Și asta e ceea ce primești atunci când ai minusuri aici și plus aici, asta e foarte bine, asta e
ceva puțin tehnic acum, dar cel puțin putem obține un fel de intuiție și Lissa merge repede prin
ele.
Deci, există o ascuțire acolo este estompare nu există mâini Edgin există o margine detecta acolo și șeful așa cum
puteți vedea că acestea sunt exemple minunate de aceeași imagine, dar am obtine harti caracteristica.
Deci, folosim detectori de diferite funcții pentru a obține diferite hărți de caracteristici ale
aceleiași imagini și, prin urmare, acum avem o mulțime de ultimele dintre aceste versiuni ale acestei imagini, unde în fiecare am încercat
să detectăm anumite lucruri în acești termeni, nu sunt aplicabile pentru noi.
Al doilea șef al lor nu este probabil aplicabil pentru noi în ceea ce privește rețelele neuronale convoluționale, dar vârsta constată
că este important.
Vrem să detectăm marginea margini spori probabil, nu blur ascuți, astfel încât anumite lucruri, cum ar fi text edgy.
Probabil cea mai importantă pentru tipul nostru de muncă.
Iar în ceea ce privește înțelegerea computerelor, ei vor decide pentru ei înșiși sau rețelele neuronale vor decide
pentru sine ce este important ce nu este și probabil că nu va fi chiar recunoscut pentru ochiul uman.
Nu veți putea înțelege ce înseamnă aceste caracteristici.
Dar calculatorul va decide și asta este frumusețea rețelelor neuronale pe care le pot procesa atât de multe lucruri diferite și să
înțeleagă fără a avea chiar acea intuiție sau fără a avea această explicație de ce vor înțelege ce
caracteristici sunt importante pentru ei dacă avem un nume pentru ei sau nu că este
vorba despre un întreg care este o întrebare irelevantă pentru rețeaua neurală artificială.
Și cea preferată.
Iată o imagine a lui Geoffrey Hinton de la Geoffrey Hinton care a trecut printr-unul din aceste filtre.
În regulă, așa că ne duce la sfârșitul lui Teresa Tauriel.
Sper că v-ați bucurat să învățați despre convoluție.
Takeaway-ul cheie este că convoluția, scopul principal al evoluției pe care o putem evolua este să găsim trăsături în
imaginea dvs. utilizând detectorul de funcții, să-i puneți pe o hartă a caracteristicilor și prin a
le avea pe o hartă viitoare, păstrând încă relațiile spațiale dintre pixeli, care este foarte importantă pentru noi, pentru că știți
că dacă sunt complet amestecați, atunci am pierdut modelul.
În același timp, este important să înțelegem că, de cele mai multe ori, caracteristicile unei rețele
neuronale vor detecta și folosi pentru a recunoaște anumite imagini, iar Klaas nu va însemna nimic pentru om, dar totuși acestea
funcționează.
Și asta este convoluția.
Și aștept cu nerăbdare să vă văd următorul Tauriel.
Până atunci, bucurați-vă de învățare.