Merhaba ve derin öğrenme kursuna hoş geldiniz.
Bugün, birimlerinizde düzeltilen bir ipucu hakkında konuşuyoruz ve bu
konvansiyon adımımıza ek bir adım.
Yani ayrı bir adım değil, temelde bir adım küçük bir adım.
Ve burada neler oluyor.
Elimizde girdi imajımız var, burada tartıştığımız konvolüsyon var ve bunun
üzerine biz de uygulayacağız.
Bunun için bekle.
En sevdiğimiz doğrultucu fonksiyonu ve yapay sinir ağları üzerindeki önceki bölümdeki doğrultucu
fonksiyonunu biliyorsunuz ve bu nedenle bazen yazarlarımız veya eğitmenlerimiz konvolüsyon ve doğrudan ateşi örneklerimizde
iki ayrı adım olarak ayırıyorlar; Sonra redresör ikinci evrim
için büyük bir adım.
Doğrultucuyu uygulamanızın nedeni, imajımızdaki veya ağımızdaki ve ticari sinir ağımızdaki
doğrusal olmayanlığı artırmak istediğiniz için ve o yangın bu filtre gibi davranırsa veya o fonksiyona
erişip arızalanırsanız ağımızdaki doğrusal olmayanlığı artırmamızın sebebi, özellikle birbirine
yakın nesneleri veya arka planı farklı nesneleri algılarsanız ve görüntü
doğrusal olmayan öğelerden oluştuğunu düşünürseniz, görüntülerin kendilerini son derece doğrusal olmamasından
kaynaklanır. ve bitişik pikseller arasındaki geçiş genellikle doğrusal olmayacaktır.
Biliyorsun, çünkü sınırları farklı renkler farklı.
Resimlerinizde farklı öğeler var ve aynı zamanda, bildiğiniz konvolüsyon
gibi bir matematiksel işlemi uygularken ve özellik haritalarımızı oluşturmak için bu özellik
algılamasını çalıştırdığımızda lineer bir şey oluşturabileceğimizi ve bu nedenle parçalanmamız gerektiğini de hikaye.
Öyleyse burada bir görüntüye ve orijinal görüntüye bir göz atalım.
Şimdi bu görüntüye bir özellik algılama detektörü uyguladığımızda böyle bir şey elde ederiz.
Böylece burada siyahın negatif beyazın da pozitif değer olduğunu görebilirsiniz.
Bir özelliği detektörü uyguladığınızda, sadece sıfırlar ve olanlar olmaksızın çok sayıda farklı değerlere sahip olan ve daha önce
gördüğümüz gibi uyguladığınız uygun bir görüntüye benzeyen bir görüntü uyguladığınızda, Teksas kendi içinde olumsuz değerlere sahip
olabilir, bazen negatif değerler alırsınız.
Ve işte siyah olanlar negatif beyaz olanlar pozitiftir.
Doğrusal doğrusal bir birim işlevi ne yapar, sıfıra düşen sıfırın altındaki her şeydeki tüm siyah
hakları kaldırır.
Ve bundan ötürü bu doğruya dönüşüyor.
Dolayısıyla, lineerliği parçalama açısından fayda tam olarak ne olduğunu görmek oldukça
zor.
Açıklamaya çalışacağım.
Bu görüntü üzerinde bir örnek göstermeye çalışacağım, ancak günün sonunda bu çok matematiksel bir kavram ve
neler olup bittiğini gerçekten açıklamak için çok sayıdaki matematiğe geçmek zorunda kalacak.
Ama bir göz atalım deneyelim.
Yani mesela buna bakalım.
Buradaki bina.
Sağ.
Yani bu kendi başına bir bina.
Sonra bu gölgeyi görebilirsiniz.
Bu siyah kısım bu gölge burada, beyazın yansımasını görüyor ve daha sonra gri görünüyor ve daha
koyu hale geliyor ve daha sonra daha koyu hale geliyor.
Bu yüzden ve onu çıkardığımızda o kara noktayı çıkarıyoruz.
Doğrusallık açısından doğru düşünün.
Dolayısıyla, beyazdan griye gittiğinde bir sonraki adım siyah olur gibi görünüyor.
Hemen sonraki siyah, parlaktan karanlığa lineer bir ilerleme olduğu için bu tür
bir lineer duruma benziyor.
Siyahı çıkardığınızda doğrusallığı parçalarsınız.
Başka bir tane deneyelim.
Bir göz atalım buraya.
Ve aynı zamanda hala aynı bina haklı.
Senin ya da senininken değil, iki banyoyu birbirine karıştırdığın gibi
değil, ikincil.
Temel nokta doğrusallığı parçalamaktır.
O halde burada aynı şeyleri bir göz atalım.
Yani beyaz gri siyah gri beyaz görüyorsunuz.
Ve onu parçaladığınızda, artık doğru olanın yok.
Sadece bir ani değişikliğe uğrayan kademeli ilerlemenin ilerleyişine sahip değilsin.
Ve bu, görüntünüze doğrusal olmayanlık getirmeye yardımcı olur.
Bu yüzden, teknik değil, parmakların açıklaması üzerinde çok hoşunuza giden çok kaba bir açıklama var, ancak umarım bu,
burada bahsettiğimiz konuyu biraz daha iyi anlamanıza yardımcı olur.
Böylece yine burada, beyaz griyi daha koyu, daha koyu, koyu ve koyu renkten daha parlak koyultaya göre daha iyi bir
örnek görebilirsiniz.
Dolayısıyla bu bölüm, yine böldüğünden daha incedir, bu yüzden bu çok kaba bir açıklama.
Kesinlikle mükemmel değil, en azından neler olup bittiğine dair bir fikir verir.
Ancak, daha fazla bilgi edinmek isterseniz, her zaman olduğu gibi iyi bir kağıt da vardır, hep bir kağıt vardır.
Bu, Kaliforniya Üniversitesi'nden CCJ kolordu tarafından yapılır ve matematiksel bir modeli olan
konvolüsyon sinir ağlarını anlama denir.
Ve temel olarak onlar sorulara cevaplar ve ilkine bakmanız yeterlidir.
Ve soru şu ki, tüm ara katmanların filtre çıktısında doğrusal olmayan
bir aktivasyon fonksiyonu gerekli değildir.
Dolayısıyla bu tür hem sezgiler açısından hem de çoğunlukla matematik açısından biraz daha ayrıntılı olarak açıklıyor.
Bu, bu konuyla ilgili daha fazla bilgi edinebileceğiniz ilginç bir kağıt.
Ve gerçekten burada kazmak ve bazı güzel şeyler burada keşfetmek istiyorsanız.
Ardından, ilginizi çekebilecek başka bir kağıt daha var.
Doğrultucuya görüntü ve sınıflandırma üzerindeki insan seviye düzeyindeki performansı aşan derine
derleme deniyor.
Ve burada yazar saçları ve Microsoft Research'ten başkalarını tarıyor.
Farklı tipte düzeltilmiş yağsız ünite fonksiyonu öneriyorlar.
Sağ tarafta gördüğünüz parametrik düzeltilmiş fonksiyonu öneriyorlar.
Ayrıca, performanstan ödün vermeden daha iyi sonuçlar verdiğini savunuyorlar.
Bu konuyla biraz daha ilgilenmek için çok ilginç.
Ve bugün hepsi içindir.
Gerçekten katman oldukça basit, sadece doğrultucu işlevini ayarlamak için, sizi bir dahaki sefere görmeyi
sabırsızlıkla bekliyoruz.
O zamana kadar öğrenmenin tadını çıkarın.