أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة التعلم العميق.
نتحدث اليوم عن Revolut ، وهي وحدة خطية مصححة وهذه خطوة إضافية
على قمة خطوة الالتفاف.
لذلك فهي ليست خطوة كبيرة منفصلة.
إنها خطوة صغيرة.
إنها الخطوة الأولى ب أساسًا.
وماذا يحدث هنا؟
حسنًا ، لدينا صورة الإدخال.
لدينا طبقة الالتواء الخاصة بنا ، والتي ناقشناها.
ثم علاوة على ذلك ، سنقوم بتطبيق وظيفة الانتظار المفضلة لدينا.
وأنت بالفعل على دراية بوظيفة Rectifier من القسم السابق حول الشبكات العصبية الاصطناعية.
وفي SO ، يفصل المؤلفون أو المدربون أحيانًا بين الالتواء والمعدل كخطوتين منفصلتين في
أمثلةنا ، سنعتبرهم مجرد خطوة واحدة كبيرة للتطور الثاني من المعدل.
والسبب في تطبيقنا The Rectifier هو أننا نريد زيادة اللاخطية في صورتنا أو
في شبكتنا ، في شبكتنا العصبية التلافيفية.
ويعمل المعدل كهذا المرشح أو الوصول ، تلك الوظيفة التي تفكك الخطية.
والسبب في رغبتنا في زيادة عدم الخطية في شبكتنا هو أن الصور نفسها غير خطية إلى حد كبير ، خاصة إذا
كنت تتعرف على كائنات مختلفة بجوار بعضها البعض أو في الخلفية وأشياء من هذا
القبيل.
مثل الصورة التي ستحتوي على الكثير من العناصر غير الخطية والانتقال بين وحدات البكسل ، غالبًا ما تكون وحدات
البكسل المجاورة غير خطية.
ذلك لأن هناك حدودًا ، وألوانًا مختلفة ، وهي مختلفة ، وهناك عناصر مختلفة
في صورك.
ولكن في الوقت نفسه ، عندما نطبق عملية حسابية مثل الالتواء ونشغل اكتشاف الميزات
لإنشاء خرائط الميزات الخاصة بنا ، فإننا نجازف بأننا قد نخلق شيئًا خطيًا وبالتالي نحتاج
إلى تفكيك الخطية.
لذلك دعونا نلقي نظرة على مثال.
هذه صورة ، صورة أصلية.
الآن ، عندما نطبق كاشف اكتشاف الميزات على هذه الصورة ، نحصل على شيء مثل هذا.
لذا يمكنك أن ترى هنا أن الأسود سلبي.
الأبيض قيم موجبة.
حسنًا ، عندما تقوم بتطبيق مكشاف ميزة على صورة مماثلة ، والتي لا تحتوي فقط على أصفار وآحاد ، بل تحتوي على العديد من القيم
المختلفة ، وتقوم بتطبيق ، كما رأينا سابقًا ، إذا كان بإمكان أجهزة الكشف المستقبلية
أن تحتوي على قيم سلبية في حد ذاتها ، أحيانًا ستحصل على قيم سلبية وهنا قيمها السوداء سلبية ، والقيم البيضاء
موجبة.
وما تفعله دالة الوحدة الخطية المصححة هو أنها تزيل كل الأسود الصحيح أي شيء أسفل الصفر ، وتتحول إلى
صفر.
ومن هذا يتحول إلى هذا.
الصحيح.
ولذا من الصعب جدًا معرفة ما هي الفائدة بالضبط من حيث أربعة من حيث تفكيك الخطية.
سأحاول أن أشرح.
سأحاول عرض مثال على هذه الصورة.
لكن في نهاية المطاف ، هذا مفهوم رياضي للغاية.
وسيتعين علينا الخوض في الكثير من الرياضيات لشرح ما يجري حقًا.
ولكن دعونا نجرب دعونا نلقي نظرة.
لذا ، على سبيل المثال ، دعنا ننظر إلى هذا المبنى هنا ، أليس كذلك؟
لذلك هذا مبنى من تلقاء نفسه.
ثم يمكنك أن ترى هذا الظل ، هذا الجزء الأسود ، هذا الظل هنا.
حسنًا ، يمكنك أن ترى أنه أبيض ، وهو انعكاس للضوء ، ثم لونه رمادي ، ثم يصبح أكثر قتامة
ثم يصبح أكثر قتامة مرة أخرى.
حق؟
لذلك وعندما نخرجه ، نخرج ذلك الجزء الأسود.
لذا فكر في الأمر من حيث الخطية ، أليس كذلك؟
لذلك يبدو أنه عندما تنتقل من الأبيض إلى الرمادي ، فإن الخطوة التالية ستكون سوداء ، أليس كذلك؟
ستكون الخطوة التالية سوداء.
إنه تقدم خطي من الساطع إلى الظلام.
وبالتالي ، هذا نوع من الوضع الخطي.
عندما تزيل اللون الأسود ، فإنك تفكك الخطية.
لنجرب واحدة أخرى.
دعونا نلقي نظرة هنا.
وفي نفس الوقت ، لا يزال نفس المبنى ، أليس كذلك؟
ليس الأمر كما لو أنك لست وكأنك تدمج مبنيين في بعضهما البعض.
لكن هذا ثانوي.
النقطة الأساسية هي كسر الخطية.
لذلك دعونا نلقي نظرة هنا.
نفس الشيء.
لذلك ترى الأبيض ، الرمادي ، الأسود ، الرمادي ، الأبيض.
وعندما تفككه ، لم يعد لديك هذا بعد الآن ، أليس كذلك؟
ليس لديك هذا التقدم ، التقدم التدريجي الذي لديك مثل التغيير المفاجئ والذي يساعد
على إدخال اللاخطية في صورتك.
لذلك فهو تفسير تقريبي للغاية ، نوع من الإعجاب على تفسير الأصابع وليس تقنيًا.
ولكن آمل أن يساعدك هذا نوعًا ما على فهم ما نتحدث عنه هنا بشكل أفضل قليلاً.
هنا مرة أخرى ، يمكنك أن ترى أن White Gray هو أفضل مثال.
حتى ترى ساطعًا ، أغمق ، أغمق ، أغمق ، أغمق ، أغمق ، أغمق.
إذن هذا الجزء يبدو أنه خطي.
ثم تفككه هكذا.
اممم ، مرة أخرى.
لذلك هذا تفسير تقريبي للغاية.
إنها ليست مثالية تمامًا ، ولكنها على الأقل تعطيك فكرة عما يحدث.
ولكن إذا كنت ترغب في معرفة المزيد ، فهناك مقالة جيدة ، كما هو الحال دائمًا.
هناك دائما ورقة.
هذا من تأليف كيكو من جامعة كاليفورنيا ، ويسمى فهم الشبكات العصبية التلافيفية
بنموذج رياضي.
وهم في الأساس يجيب على الأسئلة ، وتحتاج فقط إلى إلقاء نظرة على السؤال الأول.
والسؤال هو لماذا لا؟
تعد وظيفة التنشيط غير الخطية ضرورية عند إخراج المرشح لجميع الطبقات الوسيطة.
لذا فإن هذا النوع من الشرح يفسرها بمزيد من التفصيل ، سواء من حيث الحدس أو من حيث الرياضيات في
الغالب.
إذن فهذه ورقة مثيرة للاهتمام حيث يمكنك الحصول على مزيد من المعلومات الإضافية حول هذا الموضوع.
وإذا كنت تريد حقًا البحث واستكشاف بعض الأشياء الرائعة هنا ، فهناك ورقة أخرى قد تكون
مهتمًا بها.
يطلق عليه الخوض في العمق في المعدل ، متجاوزًا مستوى الأداء البشري 11 في تصنيف الصور والشبكة.
وهنا يأتي المؤلفون إلى هنا وآخرون من Microsoft Research ، يقترحون نوعًا مختلفًا من دالة
الوحدة الخطية المصححة.
يقترحون الدالة الخطية المصححة البارامترية ، والتي تراها هنا على اليمين
، ويجادلون بأنها تقدم نتائج أفضل دون التضحية بالأداء.
قراءة ممتعة جدًا إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من المعلومات حول هذا الموضوع ، وهذا كل شيء لليوم.
الطبقة الجديدة الحقيقية بسيطة جدًا ومباشرة جدًا ، ما عليك سوى تطبيق وظيفة المعدل.
وأنا أتطلع إلى رؤيتك في المرة القادمة.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.