Hola y bienvenidos de nuevo al curso sobre aprendizaje profundo en la prensa Tauriel, descubrimos de qué se
tratan las redes neuronales convolucionales.
Y hoy vamos a sumergirnos en la convolución del Paso 1.
Así que esta es la función de convolución e intentamos mantenernos alejados de las matemáticas y mantener las cosas intuitivas.
no pude evitar compartir esta fórmula para ti porque es una convolución tan simple que es básicamente una integración combinada
de las dos funciones y te muestra cómo una función modifica a la otra o modifica la forma de
la otra y si tienes hecho cualquier procesamiento de señal o ingeniería eléctrica o una
profesión donde se requiera el procesamiento de la señal, inevitablemente habría encontrado una función de conclusión.
Pero
Es bastante popular ahora.
Una vez más vamos a mantener las luces de las matemáticas o mantenerlas separadas.
Y si desea adentrarse en las matemáticas detrás de las redes neuronales convolucionales, una gran
lectura adicional es Introducción a las redes neuronales convolucionales de Jensine Wu, que es profesora de la Universidad de Nanjing
en China.
orientado específicamente a personas que están empezando con principiantes que están aprendiendo redes neuronales convolucionales, por lo que las
matemáticas deben ser accesibles, en realidad enviadas por correo electrónico al Profesor Johnson.
Este documento fue publicado literalmente días atrás, como hace cinco o seis días, y está
Y sí, dijo que su objetivo es hacer o deshacer las cosas complejas para que las personas que son nuevas en este
campo puedan entender.
Y también mencionó que tiene algunos materiales disponibles en su página de inicio, así que si tú mismo eliminas las dos últimas partes,
solo tienes que ir a Slash W. J. y podrá encontrar más tutoriales y
materiales adicionales que no se han publicado como documentos, pero los usa en sus tutoriales
para que pueda encontrarlos útiles, así que navegue por allí si ' Me gustaría obtener una introducción a las
matemáticas detrás de las redes neuronales de coalición y construir una base sólida alrededor de esa área.
X a esa parte que es su página de inicio
Pero vamos a seguir adelante y vamos a hablar sobre la convolución.
Entonces, ¿cuál es una buena solución en términos intuitivos aquí a la izquierda.
Tenemos una imagen de entrada como discutimos, así es como vamos a ver las imágenes solo unos y ceros
para simplificar las cosas.
Y puedes ver la carita sonriente allí.
Luego tenemos un detector de funciones para que los detectores tengan una Matriz de tres por tres.
¿Tiene que ser tres por tres?
No, no.
Alex net creo que usa siete por siete.
Y luego, algún otro de esos otros famosos usa detectores de características de cinco por cinco.
Pueden ser diferentes, pero generalmente verás que son tres por tres y que son razones para hacerlo de tres
en tres, por lo que vamos a seguir el camino convencional.
Tener un detector de funciones de tres por tres también los detectores de funciones llamados estos son términos
importantes porque puede encontrarlos.
funciones o Eik podría escuchar que se llama kernel o puede escuchar que se llama Filter.
Hay muchos términos diferentes para el detector de características, pero los más comunes son los detectores de
Así que en este curso vamos a usar indistintamente un filtro o un detector
de características, pero solo tenga en cuenta que tiene esos nombres y una operación de coalición se representa con una X en un círculo.
Tal como lo viste en las fórmulas anteriores y aquí, lo que sucede es a nivel intuitivo o simplemente piensas en términos de lo
que está sucediendo realmente en el fondo en lugar de las matemáticas.
Bueno, toma este detector o filtro de características y lo pone en su imagen como lo ve a la izquierda.
valioso para respetar el valor así que el 0 superior por el valor superior izquierdo por el valor superior izquierdo
entonces básicamente en posición de 1 1 por posición alrededor de 1 1 número de posición o 0 1 0 1 0 2 por 0 2 y así sucesivamente.
Así que cubres, por ejemplo, en este caso la esquina superior izquierda los nueve píxeles en la
esquina superior izquierda y básicamente multiplicas cada uno un valor
Entonces es una multiplicación sabia de los elementos en estas matrices.
Y luego sumas el resultado.
Entonces, en este caso, nada coincide, así que siempre es 0 por 0 0 o por 1.
Entonces el resultado es cero.
Y aquí puede ver que uno de ellos combinó uno de la izquierda emparejado.
Y, por lo tanto, tenemos un 1 aquí.
Nada emparejado nada coincide con nada emparejado.
Luego pasamos al siguiente lanzamiento, y el paso en el que estamos moviendo todo este filtro se llama
zancada.
Así que aquí tenemos un paso de un píxel.
Aquí puede ver de nuevo algo que coincide con la esquina inferior derecha emparejada a la zancada, pero uno
inferior en el medio que coincide aquí arriba a la derecha coincide con la medida de nada.
El paso es uno.
Puedes cambiar la zancada.
Puedes hacerlo uno dos.
Vas a obtener tres lo que quieras.
Eventualmente, el que funciona bien es generalmente o dos.
Entonces, eso es a lo que las personas se apegan.
Y vamos a hablar de lo que es el paso hacia el final de este tutorial.
Así que aquí tenemos, así que estamos haciendo una coincidencia absoluta cuando escucho que puedes ver
que tenemos dos porque dos de ellos coinciden y así sucesivamente.
Así que, allí vamos, hay otro que coincidió allí, vamos y terminamos.
Entonces, qué es lo que hemos creado.
Derecha.
Un par de cosas importantes aquí.
La imagen de la derecha se llama mapa de características y también tiene varios términos. También se le puede
llamar a veces función Vold.
Entonces, en su blog y operador de operación de volución a algo que no se complica,
se convoluciona y, a veces, como me lo pienso de la manera incorrecta, pero es el término correcto convolucionado es una especie
de característica antigua o también puede ser llamado el mapa de activación.
Pero vamos a llamarlo un mapa de características en este curso para que pueda llamarse
cualquiera de esas cosas y qué hemos hecho aquí.
Como puede ver, hemos reducido el tamaño de la imagen.
Ese es el número uno y eso es lo importante que quería mencionar sobre su imagen de entrada y el texto
de la función y la zancada.
Si tiene una zancada de uno, puede ver que la imagen se reduce un poco, pero si
tiene derecho a que la imagen produzca más, la característica será aún más pequeña.
es hacer que la imagen sea más pequeña porque será más fácil procesarla y será más rápida.
Y esa es una función muy importante del detector de funciones. Este paso de convolución completa
Lo hará y serás solo de crianza porque imagina como aquí tenemos una imagen de siete por siete,
pero imagínate si tienes una foto adecuada.
O si tiene una imagen 256 en 56 píxeles, es una gran cantidad de píxeles. CHONE si es
x al cuadrado o digamos que tiene 300 pero 300 píxeles.
Para que no nos confundamos con la R. GRAMO. B 256 tiene que decir que tenemos una imagen de 300 por
300 en términos de tamaño y píxeles.
tanto, los detectores de funciones reducirán el tamaño de la imagen y, por lo tanto, el paso de dos es realmente beneficioso.
Entonces tienes 300 píxeles cuadrados de un número enorme y, por lo
Pero entonces la pregunta es ¿perdemos información?
¿Estamos perdiendo información cuando aplicamos el detector de características?
Bueno, cierta información que estamos perdiendo, por supuesto, porque tenemos menos valores y de la matriz resultante.
Pero al mismo tiempo, el objetivo del detector de características es detectar ciertas características de ciertas
partes de la imagen que son integrales.
Y así, por ejemplo, si lo piensas de esta manera, como el detector de funciones tiene un
cierto patrón en él.
El número más alto en su mapa de características es cuando ese patrón coincide.
De hecho, el número más alto que puede obtener es en un ejemplo totalmente simplificado cuando la característica es que coincide exactamente
y puede ver que el número cuatro que tenemos en nuestro mapa de características es exactamente el mismo.
Entonces, si lo miras aquí, ahí es exactamente donde está este detector de funciones, porque solo hay
cuatro y se combinan perfectamente para que puedas ver esta parte aquí.
Entonces la característica fue detectada aquí.
Y como comentamos al comienzo de esta sección, lo que presenta es cómo vemos las cosas y cómo las
reconocemos.
No miramos cada píxel por así decirlo en lo que vemos en una imagen o en la vida real.
No miramos cada imagen que vemos. Miramos la nariz, los sombreros, la pluma, los
ojos bajo las pequeñas marcas negras debajo de los ojos del guepardo, para distinguir entre un guepardo y un
leopardo o la forma del tren.
No debemos distinguir entre un tren bala y un tren normal, y así sucesivamente para no mirar todo lo que vemos
en las características y eso es lo que estamos preservando y eso es lo que el mapa de características nos ayuda a preservar.
En realidad, eso es lo que nos permite sacar adelante y deshacernos de todas las cosas innecesarias que,
incluso como humanos, no procesamos tanta información entrando en tus ojos que en un momento dado como gigabytes
de información si miras cada punto si no te llenan terabytes de información por segundo
y aún así podemos continuar porque nos deshacemos de lo innecesario solo nos enfocamos en las características
importantes que son importantes para nosotros y eso es exactamente lo que hace la
característica.
Entonces, avanzando, esta es nuestra imagen de entrada y usted crea un mapa de características, así que la primera, digamos que la del frente es la que acabamos
de crear, pero ¿cómo es que hay muchas de ellas?
Pero creamos múltiples mapas de características porque usamos diferentes filtros.
Derecha.
Y esa es otra forma en que conservamos mucha información, por lo que no solo
tenemos un mapa de características sino que buscamos ciertas características y luego o básicamente la red decide a través de su capacitación
y esto es algo que discutiremos al final de la sección a través de su capacitación, decide
qué características son importantes para ciertos tipos o categorías y las busca y, por lo tanto, tendrá diferentes
filtros y hablaremos de filtros en este momento.
Pero básicamente aplicaré estos filtros, para obtener este mapa de características se aplicó un filtro como el que vimos pero luego
para obtener esta característica, Mabbett aplica un filtro diferente para obtener esta característica aplicando
un filtro diferente, y así sucesivamente.
Y básicamente, crea estos mapas de características.
Y en realidad es por eso que personalmente creo que el término detector de características es mejor que los filtros.
Recuerde que estamos aquí tenemos este filtro que también podemos llamar un detector de características. Bueno, en realidad, el
detector de función de palabras creo que es más adecuado.
Y la razón de eso es que el propósito es el correcto.
No queremos simplemente no queremos solo filtrar nuestra imagen.
Pero a pesar de que es un todo lo mismo es solo una cuestión de terminología.
Pero básicamente queremos detectar características.
Todo bien.
En esto en esta guarida nos vamos a nuestro propio mapa de características que hemos detectado donde ciertas características están en la imagen
y este mapa de características que hemos detectado donde ciertas otras características son donde
se encuentra una determinada característica específica y este mapa de características se detectará cuando una cierta otra característica se
encuentra en la imagen.
Entonces eso es lo que estamos haciendo.
Y escucha, tenemos un par de ejemplos, así que aquí estamos usando y esto es de Gip punto org.
es un tipo de herramienta gratuita, como pintura, y puedes usarla para ajustar tus imágenes o trabajar con tus imágenes.
Su documentación
Pero básicamente tienen algunos ejemplos valiosos en su documentación y aquí tienen una imagen del Taj Mahal
y usted puede elegir qué filtro desea aplicar.
Entonces, si descargas este programa y cargas una foto y luego puedes comenzar una matriz de
conversión y aplicar filtros, verás que estas cosas se aplicaron en realidad en el procesamiento y
diseño de imágenes, y así sucesivamente.
Así que echemos un vistazo a lo que obtenemos, lo que obtenemos.
Entonces, si aplicamos este filtro cinco en el medio menos uno, uno es uno menos uno.
Puedes ver que agudiza la imagen.
Y esto es bastante intuitivo si piensas en eso.
Entonces 5 es el píxel del píxel principal, como en el medio del filtro o el detector de
características, y luego menos uno menos uno, solo uno, reduce los píxeles alrededor del a en un
sentido intuitivo.
Luego difumina.
Así que, básicamente, toma igual importancia da igual importancia a todos los píxeles son todos los que están en el centro
y por lo tanto, los combina juntos y se obtiene una mejora de borde borroso.
Así que aquí puedes ver que es menos uno y uno y luego obtienes los ceros correctos.
Así que eliminaste para eliminar los píxeles alrededor del principal en el medio y solo mantienes este en uno menos y te
da una ventaja y esto fue un poco más difícil de entender cómo funciona.
Como probablemente sea más difícil simplemente pensar intuitivamente Edge Detect.
Correcto, entonces este probablemente tenga más sentido.
Bien, tómalos en el medio.
Usted reduce el medio.
Probablemente le guste la fuerza del píxel del medio y luego busque las que busca.
Estos que ves aumentan la fuerza de los que los rodean.
Entonces tienes a los que están allí.
Sí, esto es.
Eso te da una ventaja y puedes ver cuál eres y mandar a otro.
Entonces, la clave aquí es que es simétrica y puedes ver que la imagen también se vuelve
asimétrica, así que tienes la sensación de que se está destacando hacia ti.
eso es lo que obtienes cuando tienes los puntos negativos aquí y más aquí, de nuevo, esto es muy, esto se está volviendo
un poco técnico ahora, pero al menos podemos obtener algún tipo de intuición y Lissa puede ir rápidamente a través de ellos nuevamente.
Y
Así que hay nitidez, hay desenfoque, hay manos edginales, hay una detección de bordes, y jefe, como se puede
ver, estos son excelentes ejemplos de la misma imagen, pero estamos obteniendo mapas de características.
Así que utilizamos diferentes detectores de funciones para obtener diferentes mapas de características de
la misma imagen y, por lo tanto, ahora tenemos muchas de las últimas versiones de esta imagen, donde en cada una de ellas
hemos intentado detectar ciertas cosas en estos términos, no son aplicables. para nosotros.
Su segundo jefe probablemente no sea aplicable a nosotros en términos de redes neuronales convolucionales, pero la detección
de edad es importante.
Queremos detectar los bordes de borde mejorar probablemente no difuminar nitidez por lo que ciertas cosas como texto nervioso.
Probablemente el más importante para nuestro tipo de trabajo.
Y en términos de comprensión de las computadoras, ellos decidirán por sí mismos o las redes neuronales decidirán
por sí mismas qué es importante, qué no y probablemente ni siquiera sea reconocible para el ojo humano.
No podrá entender lo que significan esas características.
que pueden procesar tantas cosas diferentes y comprender sin siquiera tener esa intuición o sin tener esa explicación por qué
entenderán qué características son importantes para ellas, ya sea que tengamos un nombre para ellas o no
es que sea un todo, es una pregunta irrelevante para la red neuronal artificial.
Pero la computadora decidirá y esa es la belleza de las redes neuronales
Y mi favorito
Aquí hay una imagen de Geoffrey Hinton de Geoffrey Hinton que pasó por uno de estos filtros.
De acuerdo, eso nos lleva al final de Teresa Tauriel.
Espero que hayan disfrutado aprendiendo sobre la convolución.
principal objetivo de la evolución. Encontrar características en su imagen usando el detector de características las pone en un
mapa de características y al tenerlas en un mapa futuro conserva las relaciones espaciales entre
píxeles, lo cual es muy importante. para que lo sepas, porque si están completamente revueltos, entonces hemos perdido el patrón.
La conclusión clave es que la convolución es el
Y, al mismo tiempo, es importante comprender que la mayoría de las veces las características que una
red neuronal detectará y usará para reconocer ciertas imágenes y las de Klaas no significarán nada para los humanos, pero sin
embargo funcionan.
Y eso es lo que es la convolución.
Y espero verte al lado de Tauriel.
Hasta entonces disfruta el aprendizaje.