Merhabalar ve basında derin öğrenme dersine hoş geldiniz Tauriel, konvolüyonal sinir ağlarının
hepsinin ne olduğunu öğrendik.
Ve bugün 1. Adım kıvrımına dalacağız.
Yani bu konvolüsyon işlevi ve biz matematiğin uzak durmaya çalışın ve sezgisel şeyler tutmak.
bu formülün sizin için paylaşılmasını sağlayamadım, çünkü bu basit bir konvolüsyon temelde iki işlevin
birleştirilmiş bir entegrasyonu ve bir işlevin diğerini nasıl değiştirdiğini ya da diğerinin şeklini
değiştirdiğini size gösteriyor; Sinyal işleme gerektiren herhangi bir sinyal işleme veya
elektrik mühendisliği veya bir meslek yaptığınızda kaçınılmaz olarak bir sonuç fonksiyonu bulacaksınız.
Ancak,
Artık oldukça popüler.
Bir kez daha matematik ışıklarını koruyacağız veya ayrı tutacağız.
Ve konvolüyonel sinir ağlarının ardındaki matemata girmek isterseniz, Çin'deki Nanjing
Üniversitesi'nde profesör olan Jensine Wu'nun konvülsiyonal sinir ağlarına giriş konusuna büyük bir ek
okumanız gerekir.
önce yayınlandı ve özellikle matematikte erişilebilir olması için konvansiyonel sinir ağlarını tanımaya başlayan yeni başlayanlara başlamış
olan insanlara özellikle de Profesör Johnson'a e-posta ile gönderilen insanlara yöneldi.
Bu kağıt, kelimenin tam anlamıyla günler önce beş ya da altı gün
Ve evet, bütün amacının karmaşık şeyleri indirgemek ya da kırmak olduğunu ve böylece bu alanda yeni olan
insanları anlayabileceğini söyledi.
Ayrıca, ana sayfasında bazı materyallerin bulunduğundan bahsetti. Son iki parçayı kaldırırsanız kendiniz de
Slash W gibi görünüyorsunuz. J. ve makaleler olarak yayınlanmamış
daha fazla ek ders ve materyaller bulabileceksiniz ancak bunları eğiticilerinde
kullanmaktadır; böylece faydalı olanları bulabilir, Koalisyonel sinir ağlarının ardındaki matematiğe bir giriş yapmak ve
bu alanın etrafında sağlam bir temel oluşturmak gibi bir şey yapmak ister.
X'i ana sayfanız olan bu bölümde görebilirsiniz
Ancak devam edeceğiz ve konvolüsüm hakkında konuşacağız.
Peki solda sezgisel terimlerle iyi bir çözüm nedir?
Konuştuğumuz gibi bir giriş imajımız var, işte basitleştirmek için sadece bir ve
sıfırlarla görüntülere bakacağız.
Ve orada suratlı yüzü görebiliyorsun.
Ardından bir özellik detektörü var, bu nedenle detektörler üçte üç Matrix'i kullanıyor.
Üçte üç olması gerekiyor mu?
Hayır değil.
Alex net, yedi yedi ile kullandığını düşünüyorum.
Ve o zaman diğer ünlülerden bazıları beş beş özellik dedektörü gibi kullanıyor.
Farklı olabilirler, ancak genelde üçte üç olduklarını göreceksiniz ve bunları üç üç yapmanızın
sebeplerini biliyorsunuz, böylece geleneksel yola devam edeceğiz.
Üçlü özellik detektörü olan bu özellik dedektörleri de önemli terimlerdir çünkü
onlarla karşılaşabilirsiniz.
detektörüdür veya Eik, çekirdek olarak adlandırılabileceğini duyabilir veya Filtre olarak adlandığını duyabilir.
Özellik dedektörü için birçok farklı terim vardır, ancak en yaygın olanları özellik
Dolayısıyla bu derste ya filtreyi ya da bir özellik detektörünü birbirinin yerine
kullanacağız, ancak bunun sadece bu isimleri olduğunu ve bir koalisyon operasyonunun bir daire içinde bir X ile gösterildiğini aklınızda tutun.
Tıpkı önceki ve sonraki formüllerde gördüğünüz gibi, sezgisel bir seviyede olanı ya da sadece matematiğin
değil aslında arka planda neler olduğunu düşünerek düşünün.
Peki bu özellik detektörünü veya filtreyi alıp solda gördüğünüz gibi görüntünüze koyarsınız.
değerine saygı göstersiniz; böylece en üstteki sol üstteki değer ile sol üstteki değerin yanında sol
üstteki değer temelde 1 konumda yaklaşık 1 1 konum numarası veya 0 1 0 1 0 2 0 2 vb. konumunda.
Yani bu durumda sol üst köşedeki üst sol köşedeki dokuz pikseli kaparsınız
ve her bir değerli bir değeri çarpıtıp
Dolayısıyla, bu matrislerde element akıllı çarpımı var.
Ve sonra sonucu toplayın.
Dolayısıyla bu durumda hiçbir şey eşleşmez, bu da her zaman 0'a 0 0 veya 1'dir.
Sonuç sıfırdır.
Ve burada, bunlardan birinin eşleşen solda eşleştiğini görebilirsiniz.
Ve bu nedenle burada 1 var.
Eşleşen hiçbir şey eşleşen hiçbir şey eşleşmedi.
Sonra bir sonraki atışa geçelim ve bu filtrenin tamamını hareket ettirdiğimiz adıma Baskı adı
veriyoruz.
Yani burada bir pikselin bir adımında var.
Burada yine sağ alt köşeye eşleşen ve yukarı doğru eşleşen bir şey görebilirsiniz, ancak
ortadaki alttaki bir şey burada sağ elle eşleşip hiçbir şey ölçüsüyle eşleşmiyor.
Boğa bir adımdır.
Hızı değiştirebilirsiniz.
Bir iki yapabilirsin.
Ne istersen üç alacaksın.
Eninde sonunda iyi çalışan biri genellikle ya da ikidir.
Yani insanlar bunu yaparlar.
Ve biz bu öğreticinin sonuna doğru atılımın ne hakkında konuşacağız.
Dolayısıyla burada var çünkü ikimizde eşleştiğimizi gördüğünüzü duyduğumuzda mutlaka eşleşiyoruz,
ikisi eşleşti ve bu şekilde devam ediyor.
Yani burada orada eşleşen başka bir tane var gidiyoruz, biz gidiyoruz ve işimiz bitti.
Peki biz ne yarattıklarımız.
Sağ.
Burada önemli şeyler var.
Sağdaki görüntüye bir özellik haritası denir; ayrıca bazen Vold özelliğini de verebilen birkaç
terim de vardır.
Böylece blogunuzda ve volüm operasyon operatöründe kıvrılmış hale gelmeyen bir şey
haline geliyor ve konvülsiyonlaşıyor ve bazen kendi kendime yanlış bir şekilde düşünüyorum gibi görünüyor ama doğru
terim konvülsiyonlu bir çeşit eski özellik. Etkinleştirme haritası denir.
Fakat biz onu bu çizgide bir özellik haritası olarak adlandıracağız, o yüzden bu
şeylerden herhangi biri ve burada ne yaptık denilebilir.
Gördüğünüz gibi görüntünün boyutunu küçülttik.
Bu bir numaralı ve giriş imajınızdan, özellik metninden ve adım adımdan bahsetmek
istediğim önemli şey budur.
Eğer bir adım attıysanız, görüntü biraz azalmış görebilirsiniz, ancak görüntüye hakkınız
varsa, daha fazla özellik üretirse, özellik daha da kük olur.
küçük yapmaktır çünkü onu işlemek daha kolay olacak ve sadece daha hızlı olacaktır.
Ve bu bütün kıvrım adımının özellik detektörünün çok önemli bir işlevi, görüntüyü daha
Öyle olacak ve sadece büyütüleceksindir çünkü burada gördüğümüz gibi yedi by yedi resimden oluşan bir görüntü var, ancak doğru bir
fotoğraf hakkına sahip olup olmadığınızı hayal edin.
Veya 256 piksel çözünürlükte 256 piksel çözünürlükte görüntüsüyorsanız, x kareli veya beğenmek
için 300 piksel 300 piksel var demektir.
Bu yüzden R ile karıştırılmamalı. G. B 256, boyut ve piksel cinsinden 300 x 300
boyutlu bir görüntüye sahip olduğumuzu söylemeliyiz.
olursunuz ve bu nedenle özellik dedektörleri görüntünün boyutunu düşürecek ve bu nedenle iki adımın gerçekten faydalı olacağını düşünüyorum.
Ardından, 300 sayılık pikselin çok büyük bir sayıya sahip
Ama o zaman soru şu ki biz bilgiyi kaybedeceğiz.
Özellik dedektörünü uygularken bilgiyi kaybediyor muyuz?
Elbette kaybettiğimiz bazı bilgiler, çünkü daha az değer ve sonuç matrisi var.
Fakat aynı zamanda özellik detektörünün amacı, görüntünün ayrılmaz olan bazı
kısımlarını belirli özelliklerde algılamaktır.
Ve bu nedenle, örneğin özellik dedektörünün üzerinde belirli bir desene sahip olduğu gibi
bu şekilde düşünüyorsanız.
Özellik haritanızdaki en yüksek sayı o desen eşleştiğinde olur.
Aslında elde edebileceğiniz en yüksek sayı, tümüyle sadeleştirilmiş bir örnektir; özellik tam olarak
eşleştiğinde ve bizim özellik haritamızda sahip olduğumuz sayı dörtünü görebilirsiniz.
Dolayısıyla, buraya bakarsanız, bu özellik detektörünün tam olarak bulunduğu yerdir, çünkü yalnızca dört olanıdır
ve mükemmel bir şekilde eşleşmiştir, böylece bu bölümü burada görebilirsiniz.
Yani özellik burada tespit edildi.
Ve bu bölümün başında, özellikleri gördüğümüzde, şeyleri nasıl gördüğümüz, onu nasıl tanıdığımızı tartıştığımız
gibi.
Bir görüntüyle veya gerçek hayatta gördüğümüz şeylerde konuşmak için her piksele bakmıyoruz.
Baktığımız her resme bakmıyoruz, çünkü bir çita ve bir leopar ya
da trenin şekli arasında ayrım yapmak için, çitlerin gözleri altındaki küçük siyah işaretlerin altındaki şapkalar,
şapkalar, burun bakan özellikler.
Bir mermi treniyle normal tren arasındaki farkı ayırt etmiyoruz vb. Bu yüzden özelliklere baktığımız
her şeye bakmıyoruz ve onu korumaktayız ve özellik haritasının korunmamıza yardımcı olduğu şey budur.
Aslında, insanlığın işleyemediğimiz çok fazla bilgiyi gözünüzün içine girmesiyle birlikte, her bir noktaya
bakarsanız herhangi bir zamanda gigabayt bilgi ister gibi gereksiz şeyleri öne çıkarmamızı ve
atmamızı sağlar. saniyede gözlerinize giren terabayt'lık bilgi yoksa ve yine de
devam edebiliyoruz, çünkü gereksiz olan şeylerden kurtulduğumuzda yalnızca bizim için önemli olan
önemli özelliklere odaklanıyoruz ve bu da özelliklerin tam olarak ne
yaptığı.
Dolayısıyla, şimdi bunun üzerinde durmamız girdi imajım ve siz bir özellik haritası oluşturuyoruz, öyleyse ön planda bir öncekinin önümüzdekini ancak
o zaman nasıl bir çoğunun geldiğini söyleyelim.
Ancak, farklı filtreler kullandığımız için birden fazla özellik haritası oluşturuyoruz.
Sağ.
Ve bu bir sürü bilgiyi koruduğumuz başka bir yol, böylece yalnızca bir
özellik haritamız yok, bazı özellikleri arıyoruz ve daha sonra temel olarak eğitim ağı aracılığıyla karar veriyor ve
bu, bölümün sonuna doğru tartışacağımız bir şey. eğitimiyle belirli özelliklerin veya belirli kategoriler için
hangi özelliklerin önemli olduğuna karar verir ve onları arar ve bu nedenle farklı filtreler
çıkarır ve biz şimdi filtreler hakkında konuşuruz.
Ancak temel olarak bu filtreyi uygulayarak bu özellik haritasını elde ettik; gördüğümüz gibi bir filtre uyguladı ancak
bu özelliği elde etmek için Mabbett, bu özelliği farklı bir filtre
uygulamak kadar farklı bir filtre uyguladı.
Ve temelde sadece bu özellik haritalarını oluşturuyor.
Ve aslında kişisel olarak terim özelliği detektörünün filtrelerden daha iyi olduğunu düşünüyorum.
Unutmayın ki buradayız, biz de bir özellik detektörü diyebileceğimiz bu süzgeci var Aslında aslında
kelime öznitelik dedektörü daha uygun olduğunu düşünüyorum.
Ve bunun sebebi, amacın doğru olmasıdır.
Sadece imajımızı filtrelemek istemeyiz istemiyoruz.
Fakat bunun bir bütün olmasına rağmen, sadece terminoloji ile aynı şey söz konusudur.
Ancak temelde özellikleri tespit etmek istiyoruz.
Tamam.
Bu mecelden bu özel haritamıza, bu görüntüde bazı özellikler bulunduğunu ve bulduğumuz bu özellik
haritasında bazı diğer özelliklerin belirli bir özelliğin nerede
bulunduğu ve bu özellik haritası görüntü üzerinde başka bir özelliğin nerede bulunduğu
tespit edilecektir.
İşte biz de bunu yapıyorduk.
Ve dinle birkaç örnek var Bu yüzden burada kullanıyoruz ve bu Gip dot orgundan geliyor.
gibi bir araç türü gibi ücretsizdir ve resimlerinizi ayarlamak veya resimlerinizle çalışmak için kullanabilirsiniz.
Dokümantasyonu boya
Ancak temelde belgelerinde değerli bazı örnekler var ve burada Taj Mahal'ın bir resmini görüyorlar
ve hangi filtre uygulamak istediğinizi seçebilirsiniz.
Dolayısıyla bu programı indirir ve bir fotoğraf yüklerseniz ve aslında bir dönüşüm
matrisi başlatıp filtre uygulayabilir ve bu İngilizce matrislerin aslında görüntü işleme ve
tasarımında bu şeyleri uyguladığını göreceksiniz.
Öyleyse neyi elde ettiğimize bir göz atalım.
Bu filtreyi beşte ortada uygularsak, bir tanesi bir eksi bir olur.
Görüntüyü keskinleştirdiğini görebilirsiniz.
Ve düşündüğünüz takdirde bu oldukça kolay anlaşılır.
Yani, 5, ana pikselin, filtrenin ortasında veya özellik detektöründe olduğu gibi ve daha sonra
eksi bir eksi bir piksel gibi, sadece birinin benzerini, a etrafındaki pikselleri sezgisel
anlamda azaltır.
Sonra bulanıklaştır.
Böylece temelde eşit önem alır, tüm piksellerin eşit önemi verir ve hepsi merkezdedir ve bu
nedenle onları bir araya getirir ve bir bulanıklık artışı elde edersiniz.
Yani burada eksi bir ve bir tane olduğunu görebilir ve ardından sıfırları doğru alırsınız.
Dolayısıyla, ortadaki ana resimdeki pikselleri kaldırmak için silmeyi seçtiniz ve yalnızca bu görüntüsünü bir eksi bir yerde saklamış olursunuz ve
bu size bir avantaj sağlar ve bunun nasıl çalıştığını anlamanız biraz zordu.
Muhtemelen daha zor düşünmek sadece sezgisel kenar algılamaktır.
Doğru, bu yüzden muhtemelen daha mantıklı.
Onlara orta bir tane alman doğru.
Orta olanı küçültüyorsun.
Muhtemelen orta pikselin gücü gibi ve sonra aradığınızları arıyorsun.
Gördüğünüz bu olanlar çevrelerindeki güçlerini arttırır.
Yani orada olanlar var.
Evet bu.
Bu size bir kenar alır gibi verir ve oraya gidip başka bir patron görebilirsiniz.
Buradaki anahtar, simetrik olması ve görüntünün asimetrik hale geldiğini görebildiğinize göre, sana
karşı duran bu tür bir hisse sahip oldun.
burada minuses beğenince ne alırsın, burada yine burada biraz ilerlemeliyiz ama
en azından bir sezgisel alabiliriz ve Lissa onlara çabucak geçelim.
Ve
Dolayısıyla keskinlik var, bulanıklık var, burada kenarlarda bir kenar algılanıyor ve bunlar patron gibi görünüyor,
çünkü bunları aynı görüntünün mükemmel örnekleri olarak görüyoruz, ancak özellik haritaları edineceğiz.
Aynı görüntünün farklı özellik haritalarını elde etmek için farklı özellik
dedektörleri kullanıyoruz ve bu nedenle bu resimlerin bu sürümlerinin sonuna çok sahibiz, burada her birinde bazı
şeyleri bu terimlerle algılamaya çalıştık, bunlar geçerli değildir. bize.
İkinci patronları muhtemelen konvolusyonel sinir ağları açısından bize uygulanmaz, ancak yaş
tespiti önemlidir.
Kenar kenarının muhtemelen sinir bozucu metin gibi belirli şeyleri keskinleştirip bulanıklaştırmamasını tespit etmek istiyoruz.
Muhtemelen bizim işimiz için en önemli olanıdır.
Ve bilgisayarları anlamaları açısından kendileri için karar verecekleri ya da sinir ağları, neyin önemli
olduğunu kendisi için kararlaştıracak ve muhtemelen insan gözüyle bile fark edilecek bir şey olmayacaktır.
Bu özelliklerin ne anlama geldiğini anlayamayacaksınız.
farklı şeyi işleyebiliyor ve bu sezgileri bile olmadan ya da bu açıklamaya gerek duymadan anlayabiliyorlar. Bu açıklamalara
gerek duymadan, onlara bir isim verilip verilmezse, onlarda hangi özellikleri önemli bulacaklarını neden anlarlar ya
da bu bir bütün bu, yapay sinir ağı için alakasız bir soru değil.
Ancak bilgisayar karar vereceksiniz ve sinir ağlarının güzelliği bu kadar çok
Ve en sevdiğim olanı.
Geoffrey Hinton'dan Geoffrey Hinton'ın bir görüntüsü bu filtrelerden birinden geçti.
Pekala, bu bizi Teresa Tauriel'in sonuna getiriyor.
Umarım kıvrım hakkında öğrenme zevk.
amacı, resminizdeki özellik bulma özelliğini bir özellik haritasına koymak ve gelecekteki bir
haritaya koymak suretiyle çok önemli olan pikseller arasındaki mekansal ilişkileri
hala korumaktır çünkü bizim için biliyorsun, çünkü eğer tamamen kafa karıştırıldıysak deseni kaybettik.
Önemli olan paketleme, konvolüsyonun evrimleşmenin asıl
Ve aynı zamanda bir sinir ağı özelliklerini algılayacak ve belirli görüntüleri
tanımak için kullandığı ve Klaas'ın insanlar için bir anlamı kalmayacak, ancak yine de çalıştıklarını
anlamak önemlidir.
Ve kıvrımın nedeni de budur.
Ve sizi bir sonraki Tauriel'le görmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.
O zamana kadar öğrenmenin tadını çıkarın.