Halo dan selamat datang kembali ke kursus belajar yang mendalam.
Hari ini kita berbicara tentang petunjuk yang diperbaiki di unit Anda dan ini merupakan langkah
tambahan di atas langkah konvolusi kami.
Jadi itu bukan langkah besar yang terpisah itu langkah kecil dalam langkah satu pada dasarnya.
Dan apa yang terjadi di sini.
Kita memiliki gambar input kita memiliki semua konvolusional di sana yang telah kita diskusikan dan
kemudian kita akan menerapkannya
Menunggu untuk itu.
Fungsi penyearah favorit kami dan Anda terbiasa dengan fungsi penyearah dari bagian sebelumnya pada jaringan saraf
tiruan dan di Jadi kadang-kadang penulis atau instruktur kami memisahkan konvolusi dan mengarahkan tembakan sebagai dua langkah terpisah
dalam contoh kami yang akan menganggap mereka hanya satu langkah besar
untuk evolusi kedua kemudian penyearah.
Dan alasan mengapa kami menerapkan penyearah adalah karena Anda ingin meningkatkan non-linearitas dalam gambar kami
atau di jaringan kami dan jaringan saraf komersial kami dan api kami bertindak sebagai filter atau akses fungsi yang rusak dan Anda arity
dan alasan mengapa kami ingin meningkatkan nonlinier di jaringan kami adalah karena gambar
itu sendiri sangat non-linier terutama jika Anda mengenali objek yang berbeda satu sama lain atau
hanya pada latar belakang dan hal-hal seperti itu seperti gambar akan memiliki banyak elemen nonlinier dan
transisi antara piksel piksel yang berdekatan seringkali akan menjadi nonlinier.
Itu lho karena perbatasannya beda warna beda beda.
Ada elemen yang berbeda dalam gambar Anda dan tetapi pada saat yang
sama ketika kami menerapkan operasi matematika seperti konvolusi, Anda tahu dan menjalankan deteksi fitur ini untuk membuat
peta fitur kami, kami berisiko bahwa kami dapat membuat sesuatu yang linier dan oleh karena itu kami perlu memecah narasi.
Jadi mari kita lihat contoh di sini adalah gambar dan gambar asli.
Sekarang ketika kita menerapkan pendeteksi pendeteksian fitur untuk gambar ini kita mendapatkan sesuatu seperti ini.
Jadi Anda bisa lihat di sini bahwa hitam adalah putih negatif adalah nilai positif juga.
Ketika Anda menerapkan fitur detektor seperti gambar yang tepat yang tidak hanya nol dan yang tetapi memiliki banyak nilai yang berbeda
dan Anda menerapkan seperti yang kita lihat sebelumnya Anda Texas dapat memiliki nilai negatif dalam diri mereka sendiri kadang-kadang
Anda akan mendapatkan nilai negatif.
Dan ini yang hitam negatif putih, positif.
Dan yang dilakukan fungsi unit linear yang diperbaiki adalah menghilangkan semua hak hitam dalam apa pun di bawah nol, berubah
menjadi nol.
Dan dari sini berubah menjadi hak ini.
Jadi sangat sulit untuk melihat apa sebenarnya manfaat dalam hal putus
linearitas.
Saya akan coba jelaskan.
Saya akan mencoba menunjukkan contoh pada gambar ini tetapi pada akhirnya ini adalah konsep yang sangat matematis dan
harus masuk ke banyak matematika untuk benar-benar menjelaskan apa yang sedang terjadi.
Tapi mari kita coba, mari kita lihat.
Jadi misalnya mari kita lihat ini.
Gedung ini di sini.
Kanan.
Jadi ini gedung sendiri.
Maka Anda bisa melihat bayangan ini.
Bagian hitam bayangan ini di sini, Anda melihat bahwa itu putih pantulan cahaya dan kemudian abu-abu dan
kemudian menjadi lebih gelap dan kemudian menjadi lebih gelap lagi.
Jadi dan ketika kita mengeluarkannya, kita menghilangkan bintik hitam itu.
Jadi pikirkan itu dalam hal linearitas yang benar.
Jadi sepertinya saat Anda beralih dari putih menjadi abu-abu, langkah selanjutnya akan menjadi hitam.
Tepat berikutnya akan menjadi hitam itu adalah perkembangan linier dari terang ke gelap dan karena
itu ini seperti situasi linear.
Ketika Anda mengambil hitam Anda memecah linieritas.
Mari kita coba yang lain.
Mari kita lihat di sini.
Dan pada saat yang sama masih gedung yang sama.
Bukannya tidak seperti Anda atau Anda tidak seperti Anda memadukan dua bangunan menjadi satu sama lain
tetapi itu sekunder.
Poin utamanya adalah memecah linearitas.
Jadi mari kita lihat di sini hal yang sama.
Jadi Anda melihat abu-abu putih hitam abu-abu putih.
Dan ketika Anda memecahnya, Anda tidak memilikinya lagi.
Anda tidak memiliki perkembangan itu, perkembangan bertahap yang baru saja Anda miliki seperti perubahan mendadak.
Dan itu membantu memperkenalkan non-linearitas ke dalam gambar Anda.
Jadi ini adalah penjelasan yang sangat kasar, sangat suka pada atau di jari penjelasan daripada teknis tetapi mudah-mudahan itu semacam membantu Anda
memahami sedikit lebih baik apa yang kita bicarakan di sini.
Jadi di sini lagi Anda dapat melihat abu-abu putih adalah contoh yang lebih baik bahkan untuk semakin gelap semakin gelap semakin
gelap.
Jadi bagian ini sepertinya lebih tipis daripada Anda hancurkan seperti itu lagi jadi ini adalah penjelasan yang sangat kasar.
Ini tidak sepenuhnya sempurna tetapi setidaknya itu memberi Anda gambaran tentang apa yang terjadi.
Tetapi jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut, selalu ada makalah yang bagus karena selalu ada makalah.
Yang ini oleh korps CCJ dari University of California dan itu disebut Memahami jaringan saraf
convolutional yang memiliki model matematika.
Dan pada dasarnya mereka adalah Dia menjawab pertanyaan dan Anda hanya perlu melihat yang pertama.
Dan pertanyaannya adalah mengapa bukan fungsi aktivasi nonlinier sangat penting pada
output filter semua lapisan menengah.
Jadi hal semacam itu menjelaskannya sedikit lebih detail baik dari segi intuisi dan sebagian besar dalam hal matematika.
Jadi itulah makalah yang menarik di mana Anda bisa mendapatkan lebih banyak informasi tambahan tentang topik ini.
Dan jika Anda benar-benar ingin menggali dan mengeksplorasi beberapa hal keren di sini.
Lalu ada kertas lain yang mungkin menarik bagi Anda.
Ini disebut menggali lebih dalam ke penyearah melebihi kinerja tingkat manusia pada gambar dan
klasifikasi itu.
Dan di sini penulis menyisir rambut dan lainnya dari Microsoft Research.
Mereka mengusulkan jenis fungsi unit leaner yang berbeda.
Mereka mengusulkan fungsi diperbaiki parametrik yang Anda lihat di sini di sebelah kanan.
Dan mereka berpendapat bahwa itu memberikan hasil yang lebih baik tanpa mengorbankan kinerja.
Sangat menarik dibaca jika Anda ingin sedikit lebih dalam topik ini.
Dan itu saja untuk hari ini.
Benar-benar lapisan Anda sangat sederhana sehingga untuk menyesuaikan hanya menerapkan fungsi penyearah dan saya berharap dapat melihat Anda
lain kali.
Sampai kemudian menikmati belajar.