Halo dan selamat datang kembali ke kursus tentang pembelajaran mendalam di pers Tauriel, kami menemukan apa
itu jaringan saraf convolutional.
Dan hari ini kita akan terjun ke lilitan Langkah 1.
Jadi ini adalah fungsi konvolusi dan kami mencoba untuk menjauh dari matematika dan menjaga semuanya tetap intuitif.
Tapi saya tidak bisa membantu tetapi membagikan formula ini untuk Anda karena sangat sederhana konvolusi pada dasarnya adalah
integrasi gabungan dari dua fungsi dan ini menunjukkan kepada Anda bagaimana satu fungsi memodifikasi yang lain atau
memodifikasi bentuk yang lain dan jika Anda sudah melakukan pemrosesan sinyal atau
teknik listrik atau profesi di mana pemrosesan sinyal diperlukan, Anda pasti akan menemukan fungsi kesimpulan.
Ini cukup populer sekarang.
Sekali lagi kita akan membuat lampu matematika atau memisahkannya.
Dan jika Anda ingin masuk ke matematika di balik jaringan saraf convolutional, bacaan tambahan
yang bagus adalah Pengantar jaringan saraf convolutional oleh Jensine Wu yang merupakan profesor di Universitas Nanjing di
Cina.
Makalah ini diterbitkan secara harfiah beberapa hari yang lalu, seperti lima atau enam hari yang lalu, dan makalah ini
secara khusus ditujukan pada orang-orang yang mulai dari pemula yang mulai mengenal
jaringan saraf konvolusional sehingga matematika di sana harus dapat diakses melalui email Profesor Johnson.
Dan ya dia mengatakan seluruh tujuannya adalah untuk membuat atau menghancurkan hal-hal kompleks sehingga orang-orang yang baru di bidang
ini dapat memahami
Dan dia juga menyebutkan bahwa dia memiliki beberapa bahan yang tersedia di halaman rumahnya jadi jika Anda sendiri jika Anda hanya menghapus dua bagian
terakhir dan Anda hanya menyukai Slash W. J. X ke bagian itu adalah
halaman rumahnya dan Anda akan dapat menemukan lebih banyak tutorial dan materi tambahan
yang belum dipublikasikan sebagai makalah tetapi tetapi ia menggunakannya dalam tutorialnya sehingga Anda mungkin menemukan yang berguna jadi
telusuri di sana jika Saya ingin mendapatkan pengantar matematika di balik jaringan saraf koalisi dan jenis
membangun dasar yang kuat di sekitar daerah itu.
Tetapi kita akan pindah dan kita akan berbicara tentang belitan.
Jadi apa solusi yang baik dalam hal intuitif di sini di sebelah kiri.
Kami memiliki input gambar ketika kami mendiskusikan bahwa kita akan melihat gambar hanya satu dan
nol untuk mempermudah.
Dan Anda bisa melihat wajah tersenyum di sana.
Lalu kita punya fitur detektor sehingga fitur detektor Matriks tiga kali tiga.
Apakah harus tiga kali tiga.
Tidak, tidak.
Alex net, saya pikir menggunakan tujuh oleh tujuh.
Dan kemudian beberapa lainnya yang terkenal menggunakan seperti lima oleh lima fitur detektor.
Mereka bisa berbeda tetapi biasanya Anda akan melihat bahwa mereka adalah tiga oleh tiga dan mereka Anda tahu alasan untuk membuat
mereka tiga oleh tiga sehingga kita akan tetap berpegang pada cara konvensional.
Memiliki detektor fitur tiga kali tiga juga fitur detektor yang disebut ini adalah istilah penting karena Anda
mungkin menemukan mereka.
Ada banyak istilah berbeda untuk pendeteksi fitur tetapi yang paling umum adalah
pendeteksi fitur atau Eik mungkin mendengarnya disebut kernel atau Anda mungkin mendengarnya disebut Filter.
Jadi dalam kursus ini kita akan menggunakan filter atau fitur detektor
secara bergantian tetapi perlu diingat bahwa ia memiliki nama-nama tersebut dan operasi koalisi ditandai dengan tanda X dalam lingkaran.
Seperti yang Anda lihat dalam rumus sebelum dan di sini, apa yang terjadi adalah pada tingkat intuitif atau hanya memikirkannya dalam
hal apa yang sebenarnya terjadi di latar belakang daripada matematika.
Baik Anda mengambil fitur detektor atau filter ini dan Anda meletakkannya di gambar Anda seperti yang Anda lihat di sebelah kiri.
Jadi Anda menutupi misalnya dalam hal ini sudut kiri atas sembilan piksel di sudut kiri atas dan Anda
pada dasarnya mengalikan masing-masing nilai yang berharga, maka hormatilah dengan nilai sehingga 0 atas dengan nilai kiri atas dengan nilai kiri atas maka pada dasarnya
dalam posisi 1 satu dengan posisi sekitar 1 1 nomor posisi atau 0 1 0
1 0 2 oleh 0 2 dan seterusnya.
Jadi itu adalah penggandaan elemen yang bijaksana pada matriks ini.
Dan kemudian Anda menjumlahkan hasilnya.
Jadi dalam hal ini tidak ada yang cocok sehingga selalu 0 0 atau 0.
Jadi hasilnya nol.
Dan di sini Anda dapat melihat bahwa salah satu dari mereka cocok satu di sebelah kiri cocok.
Dan karena itu kita punya 1 di sini.
Tidak ada yang cocok tidak ada yang cocok tidak ada yang cocok.
Kemudian kita beralih ke lemparan selanjutnya jadi dan langkah di mana kita memindahkan seluruh filter ini disebut
langkahnya.
Jadi di sini kita memiliki langkah satu piksel.
Di sini Anda dapat melihat lagi sesuatu yang cocok di sudut kanan bawah cocok dengan langkah tetapi
yang bawah di tengah cocok di sini tangan kanan atas cocok dengan ukuran apa pun.
Langkahnya adalah satu.
Anda dapat mengubah langkahnya.
Anda bisa membuatnya menjadi dua.
Anda akan mendapatkan tiga apa pun yang Anda suka.
Akhirnya yang bekerja dengan baik biasanya satu atau dua.
Jadi itulah yang orang pertahankan.
Dan kita akan berbicara tentang apa langkahnya menjelang akhir tutorial ini.
Jadi di sini kita punya sehingga kita benar-benar cocok ketika saya mendengar Anda dapat melihat
kami punya dua karena keduanya cocok dan seterusnya dan seterusnya.
Jadi di sana kita pergi ada satu lagi yang cocok di sana kita pergi dan kita selesai.
Jadi apa yang telah kita buat.
Kanan.
Beberapa hal penting di sini.
Gambar di sebelah kanan disebut fitur peta juga memiliki beberapa istilah itu juga bisa disebut
kadang-kadang fitur Vold.
Jadi di blog Anda dan operator operasi volume untuk sesuatu yang tidak menjadi
berbelit-belit menjadi berbelit-belit dan kadang-kadang seperti saya berpikir sendiri dengan cara yang salah tetapi istilah yang benar terkonvolusi
adalah semacam fitur lama atau juga disebut peta aktivasi.
Tapi kita akan menyebutnya peta fitur dalam kursus ini sehingga dapat disebut salah satu dari hal-hal
itu dan apa yang telah kita lakukan di sini.
Seperti yang Anda lihat, kami telah mengurangi ukuran gambar.
Itu nomor satu dan itu hal penting yang ingin saya sebutkan tentang gambar input Anda dan
teks fitur dan langkahnya.
Jika Anda memiliki langkah satu Anda dapat melihat gambar berkurang sedikit tetapi jika Anda memiliki hak
untuk gambar akan menghasilkan lebih banyak sehingga fitur akan menjadi lebih kecil.
Dan itu fungsi yang sangat penting dari pendeteksi fitur dari seluruh langkah konvolusi ini adalah untuk
membuat gambar lebih kecil karena akan lebih mudah untuk memprosesnya dan akan lebih cepat.
Ini akan dan Anda akan menjadi orang tua saja karena bayangkan seperti di sini kita memiliki gambar tujuh kali tujuh tetapi
bayangkan jika Anda memiliki foto yang tepat.
Atau jika Anda memiliki 256th pada 56 pixel gambar, itu adalah jumlah yang sangat besar I CHONE jika
x kuadrat atau seperti katakanlah Anda memiliki 300 tetapi 300 piksel.
Jadi kita tidak bingung dengan R. G. B 256 mengatakan seperti kita memiliki 300 oleh 300 gambar
dalam hal ukuran dan piksel.
Kemudian Anda memiliki 300 piksel kuadrat jumlah yang sangat besar dan karenanya fitur detektor akan mengurangi
ukuran gambar dan karenanya langkah dua sebenarnya bermanfaat.
Tetapi kemudian pertanyaannya adalah apakah kita kehilangan informasi.
Apakah kita kehilangan informasi ketika kita menerapkan detektor fitur.
Yah beberapa informasi yang hilang tentu saja karena kita memiliki nilai lebih sedikit dan matriks yang dihasilkan.
Tetapi pada saat yang sama tujuan dari fitur detektor adalah untuk mendeteksi fitur-fitur tertentu bagian-bagian
tertentu dari gambar yang tidak terpisahkan.
Jadi misalnya jika Anda berpikir tentang hal ini seperti detektor fitur memiliki pola tertentu
di atasnya.
Angka tertinggi di peta fitur Anda adalah ketika pola itu cocok.
Faktanya, angka tertinggi yang bisa Anda dapatkan adalah dalam contoh yang disederhanakan adalah ketika fitur tersebut cocok dengan tepat
dan Anda dapat melihat bahwa angka empat yang kami miliki di peta fitur kami persis.
Jadi jika Anda melihatnya di sini, di situlah detektor fitur ini karena hanya ada empat yang
cocok dengan sempurna sehingga Anda dapat melihat bagian ini di sini.
Jadi fitur itu terdeteksi di sini.
Dan seperti yang kita diskusikan di awal bagian ini, fitur yang dimilikinya adalah bagaimana kita melihat sesuatu adalah bagaimana kita
mengenalinya.
Kami tidak melihat setiap piksel sehingga untuk berbicara dalam apa yang kita lihat pada gambar atau dalam kehidupan nyata.
Kami tidak melihat setiap gambar yang kami lihat fitur yang kami lihat di
hidung topi topi bulu di bawah tanda hitam kecil di bawah mata cheetah untuk membedakan antara cheetah dan
macan tutul atau bentuk kereta.
Kami tidak membedakan antara kereta peluru dan kereta biasa dan seterusnya sehingga kami tidak melihat
semua fitur yang kami lihat dan itulah yang kami pertahankan dan itulah yang fitur peta membantu kami lestarikan.
Sebenarnya itulah yang memungkinkan kami untuk mengedepankan dan menyingkirkan semua hal yang tidak perlu yang bahkan sebagai manusia
kita tidak memproses begitu banyak informasi yang masuk ke mata Anda sehingga pada waktu tertentu seperti gigabyte
informasi jika Anda melihat setiap titik tunggal jika tidak terabyte informasi masuk ke mata
Anda per detik dan masih kami dapat melanjutkan karena kami menyingkirkan apa yang tidak perlu hanya
fokus pada fitur fitur penting yang penting bagi kami dan itulah yang dilakukan
fitur.
Jadi sekarang pindah pada ini adalah gambar input kami dan Anda kami membuat peta fitur jadi yang depan katakanlah yang depan adalah yang baru saja
kami buat tapi lalu kenapa ada banyak dari mereka.
Tetapi kami membuat beberapa peta fitur karena kami menggunakan filter yang berbeda.
Kanan.
Dan itu adalah cara lain kami menyimpan banyak informasi sehingga kami tidak hanya memiliki
satu peta fitur, kami mencari fitur-fitur tertentu dan kemudian atau pada dasarnya jaringan memutuskan melalui pelatihannya dan ini adalah sesuatu
yang akan kami bahas di akhir bagian ini. melalui pelatihannya ia memutuskan fitur mana yang penting
untuk tipe atau kategori tertentu dan mencari mereka dan oleh karena itu akan memiliki filter yang berbeda
dan kita akan berbicara tentang filter sekarang.
Tetapi pada dasarnya saya akan menerapkan filter ini sehingga untuk mendapatkan fitur peta ini menerapkan filter seperti yang kita lihat tetapi kemudian
untuk mendapatkan fitur ini Mabbett menerapkan filter yang berbeda untuk mendapatkan fitur ini menerapkan
filter yang berbeda dan seterusnya.
Dan pada dasarnya itu hanya membuat peta fitur ini.
Dan sebenarnya itu sebabnya saya pikir istilah feature detector lebih baik daripada filter.
Ingat kita di sini kita memiliki filter ini yang kita juga dapat memanggil fitur detektor Yah
sebenarnya kata fitur detektor saya pikir lebih cocok.
Dan alasan untuk itu adalah tujuannya tepat.
Kami tidak ingin hanya kami tidak ingin hanya menyaring gambar kami.
Tetapi meskipun itu keseluruhan yang sama sama hanya soal terminologi.
Tetapi pada dasarnya kami ingin mendeteksi fitur.
Baiklah.
Dalam hal ini di sarang ini kita akan memiliki peta fitur ini. Kami telah mendeteksi di mana fitur-fitur tertentu ada di dalam
gambar dan peta fitur ini telah kami deteksi di mana fitur-fitur tertentu berada
di mana fitur tertentu berada dan peta fitur ini akan terdeteksi di mana fitur tertentu lainnya terletak
pada gambar.
Jadi itulah yang kami lakukan.
Dan dengarkan kami punya beberapa contoh. Jadi di sini kami menggunakan dan ini dari Gip dot org.
Dokumentasinya adalah alat seperti cat gratis dan Anda dapat menggunakannya untuk menyesuaikan gambar Anda atau bekerja dengan gambar
Anda.
Tetapi pada dasarnya mereka memiliki beberapa contoh berharga dalam dokumentasi mereka dan di sini mereka memiliki gambar Taj Mahal
dan Anda dapat memilih filter yang ingin Anda terapkan.
Jadi jika Anda mengunduh program ini dan mengunggah foto ke dalamnya lalu Anda benar-benar dapat memulai matriks
konversi dan menerapkan filter dan Anda akan melihat bahwa hal-hal ini matriks bahasa Inggris ini benar-benar diterapkan dalam
pemrosesan gambar dan desain dan sebagainya.
Jadi mari kita lihat apa yang kita dapatkan dari apa yang kita dapatkan.
Jadi jika kita menerapkan filter ini lima di tengah minus satu satu adalah satu satu adalah satu dikurangi satu
Anda dapat melihat bahwa itu mempertajam gambar.
Jadi inilah intuisinya jika Anda memikirkannya.
Jadi 5 adalah piksel dari piksel utama seperti di tengah-tengah filter atau fitur detektor dan kemudian
minus satu minus satu satu saja jenis hanya mengurangi piksel di sekitar a dalam arti
intuitif.
Lalu kabur.
Jadi pada dasarnya mengambil signifikansi sama memberikan signifikansi sama ke semua piksel semua adalah satu di tengah dan
karena itu menggabungkan mereka bersama-sama dan Anda mendapatkan peningkatan tepi kabur.
Jadi di sini Anda bisa melihat itu minus satu dan satu dan kemudian Anda mendapatkan nol dengan benar.
Jadi Anda memang menghapus untuk menghapus piksel di sekitar yang utama di tengah dan Anda hanya menyimpan ini di satu minus
dan itu memberi Anda keunggulan dan ini agak sulit untuk memahami cara kerjanya.
Seperti mungkin lebih sulit hanya untuk memikirkannya deteksi tepi.
Benar jadi yang ini mungkin lebih masuk akal.
Benar Anda mengambil mereka yang di tengah.
Anda mengurangi yang tengah.
Yang mungkin seperti kekuatan piksel tengah dan kemudian Anda mencari yang Anda cari.
Ini yang Anda lihat meningkatkan kekuatan orang-orang di sekitar mereka.
Jadi ada yang di sana.
Ya itu.
Itu memberi Anda waktu yang dibutuhkan dan Anda dapat melihat mana yang Anda dapatkan di sana dan atur yang lain.
Jadi kuncinya di sini adalah bahwa itu simetris dan Anda dapat melihat gambar menjadi asimetris
juga sehingga Anda merasa seperti itu menonjol ke arah Anda.
Dan itulah yang Anda dapatkan ketika Anda memiliki minus seperti di sini dan ditambah lagi di sini ini sangat
ini menjadi sedikit teknis sekarang tapi setidaknya kita bisa mendapatkan semacam intuitif dan Lissa cepat melalui mereka
lagi.
Jadi ada pertajam ada blur ada tangan edgin ada tepi mendeteksi ada dan bos sehingga Anda dapat melihat
ini adalah contoh yang bagus dari gambar yang sama tetapi kami mendapatkan peta fitur.
Jadi kami menggunakan detektor fitur yang berbeda untuk mendapatkan peta fitur berbeda dari gambar
yang sama dan oleh karena itu sekarang kami memiliki banyak versi terakhir dari gambar ini di mana di masing-masing kami mencoba
mendeteksi hal-hal tertentu dalam istilah ini mereka tidak berlaku untuk kita.
Bos kedua mereka mungkin tidak berlaku bagi kita dalam hal jaringan saraf convolutional tetapi usia mendeteksi
itu penting.
Kami ingin mendeteksi peningkatan tepi mungkin tidak mengaburkan sehingga hal-hal tertentu seperti teks edgy.
Mungkin yang paling penting untuk jenis pekerjaan kita.
Dan dalam hal memahami komputer, mereka akan memutuskan sendiri atau jaringan saraf akan
memutuskan sendiri apa yang penting dan yang mungkin tidak akan dikenali oleh mata manusia.
Anda tidak akan dapat memahami apa arti fitur-fitur itu.
Tetapi komputer akan memutuskan dan itulah keindahan jaringan saraf sehingga mereka dapat memproses begitu banyak hal yang berbeda
dan memahami tanpa memiliki intuisi itu atau tanpa penjelasan mengapa mereka akan memahami fitur mana
yang penting bagi mereka apakah kita memiliki nama untuk mereka atau bukan itu
keseluruhan yang merupakan pertanyaan yang tidak relevan untuk jaringan saraf tiruan.
Dan yang favorit saya.
Berikut gambar Geoffrey Hinton dari Geoffrey Hinton yang melewati salah satu filter ini.
Baiklah, itu membawa kita ke akhir Teresa Tauriel.
Saya harap Anda menikmati belajar tentang konvolusi.
Kuncinya adalah bahwa konvolusi tujuan utama kita dapat berevolusi adalah untuk menemukan fitur dalam gambar Anda menggunakan
detektor fitur dan memasukkannya ke dalam peta fitur dan dengan memilikinya di peta masa
depan masih mempertahankan hubungan spasial antara piksel yang sangat penting. bagi kami untuk Anda tahu karena jika mereka
benar-benar tercampur maka kita sudah kehilangan pola.
Dan pada saat yang sama penting untuk memahami bahwa sebagian besar fitur yang akan dideteksi
dan digunakan oleh jaringan saraf untuk mengenali gambar tertentu dan Klaas tidak akan berarti apa-apa bagi manusia, tetapi tetap
berfungsi.
Dan itulah konvolusi.
Dan saya berharap dapat melihat Anda berikutnya Tauriel.
Sampai kemudian menikmati belajar.