Xin chào và chào mừng bạn trở lại khóa học về Học sâu.
Trong hướng dẫn trước, chúng ta đã tìm hiểu xem mạng nơ-ron tích chập là gì, và
hôm nay chúng ta sẽ đi sâu vào bước một.
Vì vậy, đây là hàm tích chập.
Tôi biết chúng tôi cố gắng tránh xa toán học và giữ mọi thứ trực quan, nhưng tôi không thể không chia sẻ công
thức này với bạn vì nó quá đơn giản.
Phép chập về cơ bản là sự tích hợp kết hợp của hai hàm và nó cho bạn thấy cách một hàm sửa đổi hàm kia
hoặc sửa đổi hình dạng của hàm kia.
Và nếu bạn đã thực hiện bất kỳ công việc xử lý tín hiệu hoặc kỹ thuật điện hoặc nghề nào
cần xử lý tín hiệu, bạn chắc chắn sẽ bắt gặp hàm tích chập.
Nó là khá phổ biến bây giờ.
Một lần nữa, chúng ta sẽ giữ cho toán học nhẹ nhàng hoặc tách chúng ra.
Và nếu bạn muốn tìm hiểu về toán học đằng sau các mạng nơ-ron tích tụ, thì
một bài đọc bổ sung tuyệt vời là Giới thiệu về Mạng nơ-ron hình học của Janson Wu, giáo sư tại Đại học Nam
Kinh, Trung Quốc.
Bài báo này đã được xuất bản cách đây đúng vài ngày, như 5 hoặc 6 ngày trước, và nó được định hướng đặc biệt vào những người
bắt đầu từ người mới bắt đầu, những người đang làm quen với mạng nơ-ron phức tạp.
Vì vậy, toán học ở đó nên có thể truy cập được.
Tôi thực sự đã gửi email cho Giáo sư Johnson Wu và vâng, ông ấy nói mục tiêu toàn bộ của mình là giải quyết những vấn đề phức tạp để những người mới
làm quen với lĩnh vực này có thể hiểu được.
Và anh ấy cũng đề cập rằng anh ấy có một số tài liệu có sẵn trên trang chủ của mình.
Vì vậy, nếu bạn trong URL, nếu bạn chỉ xóa hai phần cuối cùng và bạn chỉ cần gạch chéo WJ X vào phần đó, đó là trang chủ của anh
ấy và bạn sẽ có thể tìm thấy thêm các hướng dẫn và tài liệu khác chưa được được xuất bản
dưới dạng bài báo, nhưng anh ấy sử dụng chúng trong các hướng dẫn của mình, vì vậy bạn có thể thấy những điều đó hữu ích.
Vì vậy, hãy duyệt xung quanh đó nếu bạn muốn được giới thiệu về toán học đằng sau mạng nơ-ron
tích tụ và xây dựng một cơ sở vững chắc xung quanh khu vực đó.
Nhưng chúng ta sẽ tiếp tục và chúng ta sẽ nói về tích chập.
Vì vậy, một tích chập trong thuật ngữ trực quan là gì?
Ở đây, bên trái, chúng ta có một hình ảnh đầu vào như chúng ta đã thảo luận.
Đó là cách chúng ta sẽ xem xét hình ảnh, chỉ những cái và số không để đơn giản hóa mọi thứ.
Và bạn có thể nhìn thấy khuôn mặt cười đó ở đó.
Sau đó, chúng tôi đã có một máy dò tính năng.
Vì vậy, một bộ dò tính năng là một ma trận ba x ba.
Nó có phải là ba của ba?
Không, nó không.
Tôi nghĩ Alex net sử dụng bảy x bảy và sau đó một số khác trong số những người nổi tiếng khác sử dụng như công cụ dò tìm
tính năng năm x năm.
Chúng có thể khác nhau, nhưng thông thường bạn sẽ thấy rằng chúng giống nhau từ ba đến ba và đó là lý do để làm
ba bằng ba.
Vì vậy, chúng tôi sẽ bám vào quy ước có một bộ dò tìm ba tính năng.
Ngoài ra, bộ phát hiện tính năng được gọi là đây là những thuật ngữ quan trọng vì bạn có thể bắt gặp chúng là
nhiều thuật ngữ khác nhau cho bộ phát hiện tính năng, nhưng những thuật ngữ phổ biến nhất là bộ phát hiện tính năng.
Hoặc bạn có thể nghe thấy nó được gọi là hạt nhân hoặc bạn có thể nghe thấy nó được gọi là bộ lọc.
Vì vậy, trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng bộ lọc hoặc bộ dò tính năng thay thế cho nhau.
Nhưng chỉ cần lưu ý rằng nó có những cái tên đó và phép toán tích chập được ký hiệu bằng dấu X trong một vòng tròn,
giống như bạn đã thấy trong các công thức trước đây và ở đây.
Những gì xảy ra là ở mức độ trực quan, tất cả hoặc chỉ để nghĩ về nó dưới dạng những gì thực sự đang xảy ra trong
nền chứ không phải là toán học.
Chà, bạn lấy bộ phát hiện hoặc bộ lọc tính năng này và bạn đặt nó trên hình ảnh của mình như bạn thấy ở bên trái.
Vì vậy, bạn che ví dụ, trong trường hợp này, góc trên cùng bên trái, có chín pixel ở góc trên cùng bên
trái.
Và về cơ bản bạn nhân từng giá trị với từng giá trị.
Vì vậy các giá trị tương ứng.
Vì vậy, số 0 trên cùng của giá trị trên cùng bên trái bằng giá trị trên cùng bên trái, sau đó về cơ bản là vị trí số một,
một theo vị trí số một, một vị trí bởi một số hoặc số 0 một bởi 0, 102 bởi không hai, v.v.
Vì vậy, chỉ cần nhân phần tử khôn ngoan của các ma trận này và sau đó bạn cộng các kết quả.
Vì vậy, trong trường hợp này, không có gì phù hợp.
Vì vậy, nó luôn luôn là số 0 x 0 0 x 1.
Vì vậy, kết quả là số không.
Ở đây, bạn có thể thấy rằng một trong số chúng đã khớp với nhau, cái bên trái đã khớp với nhau.
Và do đó chúng tôi có một cái ở đây.
Không có gì phù hợp với nhau, không có gì phù hợp với nhau, không có gì phù hợp với nhau.
Sau đó, chúng ta chuyển sang hàng tiếp theo.
Vì vậy, bước mà chúng ta đang di chuyển toàn bộ bộ lọc này được gọi là bước tiến.
Vì vậy, ở đây chúng ta có một bước đi là một pixel.
Vì vậy, ở đây bạn có thể thấy lại thứ gì đó khớp ở góc dưới cùng bên phải khớp với sải chân, nhưng một thứ ở
dưới cùng ở giữa khớp với ở đây, trên cùng bên phải, một thứ khớp với nhau, sau đó không có thứ gì khớp với nhau.
Sải chân là một.
Bạn có thể thay đổi sải chân, bạn có thể biến nó thành một, hai, bạn có thể biến nó thành ba.
Bất cứ điều gì bạn thích.
Cuối cùng, một trong những hoạt động tốt thường là một hai.
Vì vậy, đó là những gì mọi người dính vào.
Và chúng ta sẽ nói về những bước tiến ở cuối hướng dẫn này.
Vì vậy, ở đây chúng tôi có chúng tôi đang đối sánh.
Vì vậy, chúng tôi chỉ tiếp tục ở đây.
Bạn có thể thấy chúng tôi có một hai vì hai trong số họ khớp với nhau, vân vân và vân vân.
Và chúng ta bắt đầu.
Có một cái khác phù hợp với.
Chúng ta bắt đầu.
Và chúng đã được thực hiện.
Vậy thì sao?
Chúng tôi đã tạo ra những gì?
Đúng.
Một vài điều quan trọng ở đây.
Hình ảnh bên phải được gọi là bản đồ đối tượng.
Cũng có một số điều khoản.
Đôi khi nó cũng có thể được gọi là một tính năng được kiểm soát.
Vì vậy, khi bạn áp dụng một toán tử phép toán tích chập cho một cái gì đó, nó sẽ không trở nên phức tạp,
mà nó có liên quan.
Và vâng, đôi khi tôi thích, tôi nghĩ với bản thân mình theo cách sai, nhưng đó là thuật ngữ chính xác.
Nó có liên quan, nó là một loại tính năng cũ, hoặc nó cũng có thể được gọi là bản đồ kích hoạt.
Nhưng chúng tôi sẽ gọi nó là một bản đồ tính năng trong khóa học này để nó có thể được gọi là bất kỳ một trong những thứ đó.
Và chúng ta đã làm gì ở đây?
Như bạn có thể thấy, chúng tôi đã giảm kích thước của hình ảnh.
Đó là số một.
Và đó là điều quan trọng mà tôi muốn đề cập về hình ảnh đầu vào của bạn và tính năng phát hiện và
bước tiến, phải không?
Nếu bạn có một sải chân, bạn có thể thấy hình ảnh giảm đi một chút, nhưng nếu bạn có một
hoặc hai sải chân, hình ảnh sẽ giảm nhiều hơn.
Vì vậy, bản đồ tính năng sẽ còn nhỏ hơn và đó là một chức năng rất quan trọng của bộ
phát hiện tính năng của toàn bộ bước tích chập này là làm cho hình ảnh nhỏ hơn vì như
vậy sẽ dễ xử lý hơn và nhanh hơn.
Nó sẽ và.
Anh ấy sẽ chỉ là người nuôi dưỡng bởi vì hãy tưởng tượng như ở đây chúng ta có một cái gì đó, một hình ảnh bảy x bảy.
Nhưng hãy tưởng tượng nếu bạn có một bức ảnh thích hợp, phải không?
Hoặc bạn có một hình ảnh 256 x 256 pixel.
Đó là một số lượng pixel khổng lồ như 256 bình phương hoặc giống như giả sử bạn có 300 x 300 pixel.
Vì vậy, chúng tôi không bị nhầm lẫn với 256 GB.
Giả sử chúng ta có một hình ảnh 300 x 300 về kích thước và pixel.
Sau đó, bạn có 300 pixel bình phương, đó là một con số khổng lồ.
Và do đó, các bộ dò tính năng sẽ làm giảm kích thước của hình ảnh và do đó sải chân của hai người thực
sự có lợi.
Nhưng câu hỏi đặt ra là chúng ta mất thông tin hay chúng ta mất thông tin khi áp dụng tính
năng dò tìm?
Tất nhiên, một số thông tin mà chúng ta đang mất, vì chúng ta có ít giá trị hơn trong ma trận kết quả của mình.
Nhưng đồng thời, mục đích của bộ dò đặc điểm là để phát hiện một số đặc điểm, một số phần nhất
định của hình ảnh được tích hợp.
Và vì vậy, chẳng hạn, nếu bạn nghĩ về nó theo cách này, giống như trình phát hiện đối tượng địa lý có
một mẫu nhất định trên đó, con số cao nhất trong bản đồ đối tượng địa lý của bạn là khi mẫu đó khớp với nhau.
Trên thực tế, con số cao nhất mà bạn có thể nhận được trong một ví dụ đơn giản hiện nay là khi tính năng khớp với nhau.
Một cách chính xác.
Và bạn có thể thấy với số bốn mà chúng tôi có trong bản đồ tính năng của chúng tôi.
Đó là chính xác.
Vì vậy, nếu bạn nhìn qua đây, đó chính xác là nơi phát hiện tính năng này, bởi vì chỉ có
bốn cái trong đó khớp hoàn hảo.
Vì vậy, bạn có thể xem phần này ở đây.
Vì vậy, tính năng đã được phát hiện ở đây và như chúng ta đã thảo luận ở phần đầu của phần này.
Đặc điểm đó là cách chúng ta nhìn mọi thứ, là cách chúng ta nhận ra mọi thứ.
Có thể nói, chúng tôi không nhìn vào từng pixel đơn lẻ trong những gì chúng tôi nhìn thấy trên một hình ảnh hoặc trong cuộc sống thực.
Chúng tôi không nhìn vào từng bức tranh đơn lẻ.
Chúng ta nhìn vào đặc điểm, chúng ta nhìn vào mũi, mũ, lông, mắt dưới hoặc một ít vết đen dưới mắt của
báo gêpa để phân biệt giữa báo gêpa và báo hoa mai hoặc hình dạng của đoàn
tàu.
Chúng ta không phân biệt nó giữa tàu cao tốc và tàu bình thường, v.v.
Vì vậy, chúng tôi không nhìn vào tất cả mọi thứ.
Chúng tôi xem xét các đối tượng địa lý và đó là những gì chúng tôi đang bảo tồn và đó là những gì bản đồ đối tượng địa lý giúp chúng tôi bảo tồn.
Trên thực tế, đó là những gì nó cho phép chúng tôi mang lại và loại bỏ tất cả những thứ không cần thiết mà ngay cả với
tư cách là con người, chúng tôi không xử lý quá nhiều thông tin này đi vào mắt bạn vào bất kỳ thời điểm nào, chẳng hạn
như hàng gigabyte thông tin, nếu bạn nhìn ở mỗi dấu chấm, nếu không phải là hàng terabyte thông tin đi
vào mắt bạn mỗi giây và chúng tôi vẫn có thể xử lý điều đó vì chúng tôi loại bỏ những gì không cần thiết.
Chỉ tập trung vào các tính năng quan trọng.
Các đối tượng địa lý rất quan trọng đối với chúng tôi và đó chính xác là những gì mà bản đồ đối tượng địa lý thực hiện.
Vì vậy, bây giờ tiếp tục, đây là hình ảnh đầu vào của chúng tôi và bạn tạo một bản đồ đặc trưng.
Vì vậy, cái phía trước, giả sử cái phía trước là cái chúng ta vừa tạo.
Nhưng tại sao có rất nhiều trong số chúng, nhưng chúng ta tạo ra nhiều bản đồ đối tượng địa lý bởi vì chúng ta sử dụng các bộ lọc khác
nhau, phải không?
Và đó là một cách khác mà chúng tôi lưu giữ nhiều thông tin.
Vì vậy, chúng tôi không chỉ có một bản đồ tính năng, chúng tôi tìm kiếm các tính năng nhất định và sau đó hoặc về cơ bản mạng
sẽ quyết định thông qua đào tạo của nó và đây là điều chúng ta sẽ thảo
luận ở cuối phần này, thông qua đào tạo, nó quyết định các tính năng nào quan trọng đối với một số loại hoặc danh mục nhất định và nó sẽ
tìm kiếm chúng.
Và do đó chúng ta sẽ có các bộ lọc khác nhau và chúng ta sẽ nói về các bộ lọc ngay bây giờ, nhưng về cơ bản nó sẽ
áp dụng các bộ lọc này.
Vì vậy, để có được bản đồ tính năng này, nó đã áp dụng một bộ lọc giống như bộ lọc mà chúng ta đã thấy.
Nhưng sau đó để có được bản đồ đối tượng địa lý này nhưng áp dụng một bộ lọc khác để lập bản đồ đối tượng địa lý
này, hãy áp dụng một bộ lọc khác, v.v.
Và về cơ bản, nó chỉ tạo ra các bản đồ tính năng này.
Và thực sự đó là lý do tại sao cá nhân tôi nghĩ rằng thuật ngữ máy dò tính năng tốt hơn bộ lọc.
Vì vậy, hãy nhớ ở đây chúng tôi có bộ lọc này mà chúng tôi cũng có thể gọi là bộ phát hiện tính năng.
Chà, thực ra, công cụ dò tìm đặc điểm từ mà tôi nghĩ là phù hợp hơn.
Và lý do cho điều đó là mục đích của nó.
Đúng.
Chúng tôi không muốn chỉ là chúng tôi không muốn lọc ra hình ảnh của mình.
Nhưng mặc dù đó là toàn bộ thì vẫn giống nhau chỉ là một câu hỏi về thuật ngữ.
Nhưng về cơ bản, chúng tôi muốn phát hiện các tính năng.
Được rồi.
Trong lớp này, chúng ta sẽ kiếm được bản đồ đối tượng này mà chúng ta đã phát hiện ra vị trí của các đối tượng địa lý nhất định trong hình ảnh trong bản đồ đối tượng địa lý
này mà chúng tôi đã phát hiện, vị trí của một số đối tượng địa lý nhất định, vị trí của đối
tượng địa lý cụ thể nhất định.
Trong bản đồ đối tượng địa lý này, chúng tôi đã phát hiện thấy vị trí của một đối tượng địa lý nhất định khác trên hình ảnh.
Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang làm.
Và chúng ta hãy xem một vài ví dụ.
Vì vậy, ở đây chúng tôi đang sử dụng và đây là từ Ingeborg, tài liệu của họ, nó giống như một loại công cụ miễn phí như sơn và bạn có thể
sử dụng nó để điều chỉnh hình ảnh hoặc làm việc với hình ảnh của bạn.
Nhưng về cơ bản họ có một số ví dụ có giá trị trong tài liệu của họ và ở đây họ có hình ảnh của Taj Mahal
và bạn có thể chọn bộ lọc nào bạn muốn áp dụng.
Vì vậy, nếu bạn tải xuống chương trình này và bạn tải một bức ảnh lên đó và sau đó bạn thực sự có thể bắt đầu một
ma trận tích chập và áp dụng các bộ lọc, và bạn sẽ thấy rằng những điều này, những ma trận tích chập này thực sự
được áp dụng trong xử lý và thiết kế hình ảnh, v.v.
Vì vậy, chúng ta hãy nhìn vào những gì chúng ta nhận được, những gì chúng ta nhận được.
Vì vậy, nếu chúng ta áp dụng bộ lọc này năm ở giữa, trừ một, trừ một, trừ một, trừ một, bạn có
thể thấy rằng nó làm sắc nét hình ảnh.
Và vâng, đây là, nó khá trực quan nếu bạn nghĩ về nó.
Vì vậy, năm là pixel, pixel chính như ở giữa bộ lọc hoặc bộ phát hiện tính năng và sau đó trừ
đi một, trừ đi một, trừ đi một điểm giống như bạn làm giảm các pixel xung
quanh nó theo một nghĩa trực quan.
Sau đó, mờ.
Vì vậy, về cơ bản, nó có ý nghĩa như nhau mang lại ý nghĩa như nhau cho tất cả các điểm ảnh xung quanh điểm ảnh ở
trung tâm.
Và do đó, nó kết hợp chúng lại với nhau và bạn sẽ có được một nét mờ, góc cạnh trong tay.
Vì vậy, ở đây bạn có thể thấy rằng trừ một và một, và sau đó bạn nhận được số không, phải không?
Vì vậy, bạn xóa, loại bỏ các pixel xung quanh cái chính ở giữa và bạn chỉ giữ cái này ở mức trừ và nó mang lại
cho bạn một lợi thế.
Và điều này hơi khó hiểu hơn về cách nó hoạt động.
Giống như có lẽ khó hơn nếu chỉ nghĩ về nó bằng trực giác.
Phát hiện cạnh phải.
Vì vậy, điều này có lẽ có ý nghĩa hơn, phải không?
Bạn lấy điểm giữa, bạn giảm điểm giữa, có lẽ giống như độ mạnh của pixel giữa.
Và sau đó bạn tìm kiếm những thứ, bạn tìm kiếm những thứ này, bạn tăng sức mạnh của những người xung quanh họ.
Vì vậy, bạn có những cái ở đó.
Ừ.
Vì vậy, điều đó cung cấp cho bạn giống như một phát hiện cạnh và bạn có thể thấy những gì bạn đạt được ở đó và xử lý một cái
khác.
Vì vậy, mấu chốt ở đây là nó không đối xứng và bạn có thể thấy hình ảnh cũng trở nên không đối xứng.
Vì vậy, bạn có loại cảm giác rằng nó nổi bật về phía bạn và đó là những gì bạn nhận được khi bạn có những điểm
cộng ở đây và điểm cộng ở đây.
Một lần nữa, đây là điều này hiện đang có một chút kỹ thuật, nhưng ít nhất chúng ta có thể có được một số loại trực quan, hiểu được, chúng
ta hãy nhanh chóng lướt qua chúng một lần nữa.
Vì vậy, có làm sắc nét, có mờ, có tăng cường cạnh, có phát hiện cạnh, có dập nổi.
Và như bạn có thể thấy, đây là những ví dụ tuyệt vời về cùng một hình ảnh, nhưng chúng tôi đang nhận được bản đồ đối tượng, vì vậy chúng tôi sử dụng các trình
phát hiện đối tượng địa lý khác nhau để có được các bản đồ đối tượng khác nhau của cùng một hình ảnh.
Và do đó, bây giờ chúng tôi có rất nhiều phiên bản này của hình ảnh này, trong đó mỗi phiên bản, chúng tôi đã cố gắng phát hiện
một số điều nhất định, các thuật ngữ này không áp dụng cho chúng tôi ở đó ngoại trừ như sếp có thể không
áp dụng cho chúng tôi về mạng nơ-ron phức hợp.
Nhưng phát hiện cạnh, đó là điều quan trọng.
Chúng tôi muốn phát hiện các cạnh, tăng cường cạnh, chắc chắn không làm mờ sắc nét.
Vì vậy, những thứ nhất định như cạnh có lẽ là thứ quan trọng nhất đối với loại công việc của chúng tôi.
Và ở khía cạnh hiểu biết như máy tính, chúng sẽ tự quyết định, mạng nơ-ron của chúng sẽ tự quyết định,
cái gì quan trọng và cái gì không.
Và nó có lẽ sẽ không thể nhận ra được bằng mắt người.
Bạn sẽ không thể hiểu những tính năng đó có nghĩa là gì, nhưng máy
tính sẽ quyết định, và đó là vẻ đẹp của mạng thần kinh, chúng có thể xử lý rất nhiều thứ khác nhau và hiểu mà
không cần có trực giác đó, mà không cần giải thích lý do tại sao chúng sẽ hiểu những tính năng nào
quan trọng đối với chúng, cho dù chúng ta có đặt tên cho chúng hay không, đó là một câu hỏi không liên quan
đối với mạng nơ-ron nhân tạo.
Và bức ảnh yêu thích của tôi, đây là hình ảnh của Geoffrey Hinton Ảnh của Geoffrey Hinton được chuyển qua một trong những
bộ lọc này.
Được rồi.
Vì vậy, chúng ta sẽ kết thúc hướng dẫn ngày hôm nay.
Tôi hy vọng bạn thích học về tích chập.
Điểm mấu chốt là một phép chập, mục đích chính của phép chập là để tìm các đối tượng trong hình ảnh của bạn bằng cách sử
dụng bộ phát hiện đối tượng, đưa chúng vào bản đồ đối tượng và bằng cách đưa chúng vào bản đồ trong
tương lai, nó vẫn bảo toàn các mối quan hệ không gian giữa các pixel , điều này rất quan trọng mà chúng tôi cần biết vì nếu
chúng hoàn toàn lộn xộn, thì chúng tôi đã đánh mất khuôn mẫu.
Và đồng thời, điều quan trọng là phải hiểu rằng hầu hết thời gian các tính năng mà mạng nơ-ron sẽ phát
hiện và sử dụng để nhận ra một số hình ảnh và lớp nhất định sẽ không có ý nghĩa gì đối với con người, nhưng chúng vẫn
hoạt động.
Và đó là tích chập.
Và tôi mong được gặp bạn trên đường xích đạo.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng việc học sâu.