Cześć i witamy z powrotem na kursie głębokiego uczenia się w prasie Tauriel, dowiedzieliśmy się, na czym
polegają splotowe sieci neuronowe.
A dzisiaj zamierzamy zanurkować w splot 1 kroku.
Jest to funkcja splotu i staramy się trzymać z daleka od matematyki i zachować rzeczy intuicyjne.
Ale nie mogłem się powstrzymać od udostępnienia tej formuły, ponieważ jest ona tak prosta, że splot
to zasadniczo połączenie dwóch funkcji i pokazuje, w jaki sposób jedna funkcja modyfikuje drugą lub
modyfikuje kształt drugiej, a jeśli zrobione jakiekolwiek przetwarzanie sygnału lub elektrotechnika lub
zawód, w którym wymagane jest przetwarzanie sygnału, musiałbyś nieuchronnie natknąć się na funkcję podsumowującą.
Jest teraz dość popularny.
Ponownie będziemy utrzymywać światła matematyczne lub utrzymywać je oddzielnie.
A jeśli chcesz dostać się do matematyki za splotowymi sieciami neuronowymi, wielką dodatkową
lekturą jest Wprowadzenie do splotowych sieci neuronowych przez Jensine Wu, która jest profesorem na Uniwersytecie Nanjing w
Chinach.
Ten artykuł został opublikowany dosłownie kilka dni temu, jak pięć czy sześć dni temu i jest
ukierunkowany na ludzi, którzy zaczynają od początkujących, którzy poznają splotowe
sieci neuronowe, więc matematyka powinna być dostępna w rzeczywistości e-mailem profesora Johnsona.
I tak, powiedział, że jego celem jest złamanie skomplikowanych spraw tak, aby ludzie, którzy są nowi w tej dziedzinie,
mogli to zrozumieć.
Wspomniał też, że ma trochę materiałów dostępnych na swojej stronie głównej, więc jeśli sam usuniesz dwie ostatnie części i
po prostu polubisz Slasha W. JOT. X do tej części, która
jest jego stroną domową, a będziesz mógł znaleźć więcej dodatkowych samouczków i materiałów,
które nie zostały opublikowane jako artykuły, ale używa ich w swoich samouczkach, więc możesz znaleźć te przydatne,
więc przejdź się tam, jeśli " Chciałbym zapoznać się z matematyką stojącą za koalicyjnymi sieciami
neuronowymi i zbudować solidną bazę wokół tego obszaru.
Ale pójdziemy dalej i porozmawiamy o splotach.
Jakie jest dobre rozwiązanie w intuicyjnych terminach po lewej stronie.
Mamy obraz wejściowy, ponieważ omawialiśmy, w jaki sposób będziemy postrzegać obrazy jako jedyne i zerowe,
aby uprościć rzeczy.
I widać tam uśmiechniętą twarz.
Mamy detektor cech, więc mamy detektory trzy na trzy Matrix.
Czy musi to być trzy na trzy.
Nie, nie.
Alex net, myślę, że używa siedmiu na siedem.
I jeszcze jeden z tych innych słynnych używa jak pięć na pięć detektorów cech.
Mogą być różne, ale zazwyczaj widzisz, że są trzy na trzy i są to powody, dla których powinniśmy
zrobić trzy na trzy, więc będziemy trzymać się konwencjonalnego sposobu.
Posiadanie detektora trzech na trzy również detektorów cech to ważne terminy, ponieważ możesz natknąć
się na nich.
Istnieje wiele różnych terminów dla detektora cech, ale najczęściej są to detektory cech
lub Eik może usłyszeć, że nazywa się jądro lub możesz usłyszeć, że nazywa się Filtr.
Więc w tym kursie będziemy używać zamiennie filtra lub
detektora funkcji, ale pamiętajmy, że ma on te nazwy, a operacja koalicji jest oznaczona przez X w kółku.
Tak jak wcześniej widziałeś w formułach i tutaj, dzieje się to na poziomie intuicyjnym lub po prostu myśl o nim w kategoriach tego,
co faktycznie dzieje się w tle, a nie w matematyce.
Cóż, bierzesz ten detektor funkcji lub filtr i umieszczasz go na swoim obrazie, tak jak widzisz po lewej.
Tak więc np. W tym przypadku w lewym górnym rogu znajduje się dziewięć pikseli w lewym górnym rogu i
zasadniczo mnożymy każdą wartość wartościową, a więc szacunek do wartości, więc górna 0 w górnej lewej wartości przez górną lewą wartość, to w zasadzie jest w
pozycji 1 za pomocą pozycji o 1 1 numer pozycji lub 0 1 0 1
0 2 o 0 2 i tak dalej.
Więc jest to mnożenie elementowe na tych macierzach.
A potem dodajesz wynik.
W tym przypadku nic się nie zgadza, więc zawsze wynosi 0 do 0 0 lub 1.
Tak więc wynik wynosi zero.
I tutaj widać, że jeden z nich pasuje do jednego po lewej stronie.
I dlatego mamy tu 1.
Nic nie pasowało do niczego, co pasowało do niczego, co się do siebie nie zgadzało.
Następnie przechodzimy do kolejnego rzutu, więc i krok, przy którym się poruszamy, cały ten filtr nazywa się
krokiem.
Mamy tutaj krok jednego piksela.
Tutaj znów możesz zobaczyć, że coś pasuje do prawego dolnego rogu, dopasowanego do kroku, ale
dolny w środku dopasowany tutaj w prawym górnym rogu dopasowuje miarę nicości.
Krok jest jeden.
Możesz zmienić krok.
Możesz zrobić to raz dwa.
Dostaniesz trzy, co tylko chcesz.
W końcu ten, który działa dobrze, jest zwykle lub dwa.
Tak właśnie ludzie się trzymają.
A my porozmawiamy o tym, co krok po zakończeniu tego samouczka.
A więc mamy to, że dopasowujemy się absolutnie, kiedy słyszę, że widzisz, że mamy dwa, ponieważ dwa
z nich są dopasowane i tak dalej i tak dalej.
Więc idziemy tam, gdzie jest inny, który pasuje do tego, i my skończymy.
Więc co stworzyliśmy.
Dobrze.
Kilka ważnych rzeczy tutaj.
Obraz po prawej stronie nazywany jest mapą obiektów, ma również kilka terminów, które można również nazwać
czasami funkcją Vold.
Tak więc w twoim blogu i operatorze operacji volotion do czegoś, co nie staje się
zawiłe, staje się splotem i czasami ma wrażenie, że myślę o sobie w niewłaściwy sposób, ale jest to poprawny termin jest zawarty
jest rodzajem starej funkcji, lub może również nazywać się mapą aktywacji.
Ale będziemy nazywać to mapą cech w tym kursie, więc można ją nazwać
jedną z tych rzeczy i co tutaj zrobiliśmy.
Jak widać zmniejszyliśmy rozmiar obrazu.
To jest numer jeden i to jest ważna rzecz, o której chciałem wspomnieć o twoim obrazie wejściowym oraz
tekście funkcji i kroku.
Jeśli masz krok jednego, możesz zobaczyć obraz nieco zredukowany, ale jeśli masz prawo
do obrazu, będzie produkować więcej, więc funkcja będzie jeszcze mniejsza.
To bardzo ważna funkcja detektora cech tego całego procesu splotu, aby obraz
był mniejszy, ponieważ będzie to łatwiejsze do przetworzenia i będzie szybszy.
To się zmieni, a ty będziesz po prostu przybranym, ponieważ wyobraź sobie, że mamy tutaj obraz siedem na siedem, ale
wyobraź sobie, że masz właściwe zdjęcie.
Lub jeśli masz 256-ty na 56-pikselowym obrazie, to jest to ogromna liczba pikseli, które CHODZI, jeśli jest to
x kwadrat lub, powiedzmy, że masz 300, ale 300 pikseli.
Więc nie myli się z R. SOL. B 256 musi powiedzieć, że mamy obraz 300 na 300
pod względem rozmiaru i pikseli.
Następnie masz 300 kwadratową liczbę pikseli, która jest ogromna, dlatego detektory cechują się mniejszym rozmiarem
obrazu, a zatem krok dwóch jest rzeczywiście korzystny.
Ale wtedy chodzi o to, że tracimy informacje.
Czy tracimy informacje, gdy stosujemy detektor cech.
Cóż, niektóre informacje tracimy oczywiście dlatego, że mamy mniej wartości i wynikowej macierzy.
Ale jednocześnie celem detektora cech jest wykrywanie pewnych cech pewnych części
obrazu, które są integralne.
I tak na przykład, jeśli myślisz o tym w ten sposób, jak detektor cech ma pewien
wzór na nim.
Najwyższa liczba na twojej mapie cech jest taka, kiedy ten wzór pasuje do siebie.
W rzeczywistości najwyższą liczbą, jaką można uzyskać, jest uproszczony przykład, kiedy funkcja jest dokładnie taka
sama, a widzimy, że numer cztery mamy dokładnie w naszej mapie funkcji.
Jeśli więc spojrzeć na to tutaj, to właśnie tam znajduje się ten detektor cech, ponieważ są
tylko cztery i idealnie pasują, więc możecie zobaczyć tę część tutaj.
Tak więc wykryto tę funkcję.
I jak omawialiśmy na samym początku tej sekcji, to jest to, jak widzimy, jak to
rozpoznajemy.
Nie patrzymy na każdy piksel, by tak rzec, w tym, co widzimy na obrazie lub w prawdziwym życiu.
Nie patrzymy na każde zdjęcie, na które patrzymy, patrzymy na nos,
kapelusze, z piór, oczy pod małymi czarnymi śladami pod oczyma geparda, aby odróżnić geparda od lamparta
lub od kształtu pociągu.
Nie rozróżniamy pociągów pociskowych od normalnych pociągów itd., Więc nie patrzymy na wszystko,
co oglądamy, i to właśnie zachowujemy i to właśnie pomaga nam zachować mapa funkcji.
W rzeczywistości to pozwala nam wysyłać i pozbywać się wszystkich niepotrzebnych rzeczy, które nawet jako ludzie
nie przetwarzamy tak dużej ilości informacji, że w danym momencie, jak gigabajty informacji, jeśli spojrzysz na
każdą kropkę jeśli nie terabajty informacji docierające do twoich oczu na sekundę
i wciąż jesteśmy w stanie kontynuować, ponieważ pozbywamy się tego, co niepotrzebne, skupiamy się tylko
na ważnych funkcjach, które są dla nas ważne i właśnie to robi
funkcja.
Teraz poruszanie się po tym jest naszym obrazem wejściowym, a my tworzymy mapę elementów, tak więc przednia, powiedzmy, przednia jest ta, którą właśnie stworzyliśmy, ale
jak to się stało, że jest ich wiele.
Ale tworzymy wiele map funkcji, ponieważ używamy różnych filtrów.
Dobrze.
Jest to kolejny sposób, w jaki przechowujemy wiele informacji, więc nie mamy
tylko jednej mapy obiektów, której szukamy, a potem lub w zasadzie sieć decyduje o jej szkoleniu, o czym
rozmawiamy pod koniec rozdziału. poprzez jego szkolenie decyduje, które funkcje są ważne dla pewnych
typów lub niektórych kategorii i szuka ich, a zatem będą miały różne filtry, a
my porozmawiamy teraz o filtrach.
Ale w zasadzie Ill zastosuj te filtry, więc aby uzyskać tę mapę funkcji zastosował filtr podobny do tego, który zobaczyliśmy, ale
wtedy, aby uzyskać tę funkcję, Mabbett stosuje inny filtr, aby ta funkcja zastosowała
inny filtr i tak dalej.
Zasadniczo po prostu tworzy te mapy funkcji.
I właśnie dlatego osobiście uważam, że termin detektor cech jest lepszy niż filtry.
Pamiętaj, że jesteśmy tutaj, mamy ten filtr, który możemy również nazwać wykrywaczem detali. No cóż, w rzeczywistości
słowo "detektor obiektów" wydaje mi się bardziej odpowiednie.
Powodem tego jest to, że cel jest właściwy.
Nie chcemy po prostu nie chcieć odfiltrowywać naszego obrazu.
Ale nawet jeśli to wszystko to samo, to tylko kwestia terminologii.
Ale w zasadzie chcemy wykryć funkcje.
W porządku.
W tym w tej jaskini przejdziemy do naszej własnej mapy funkcji, którą wykryliśmy, gdzie znajdują się pewne funkcje na obrazie
i tej wykrytej mapy funkcji, gdzie pewne inne funkcje znajdują się tam,
gdzie znajduje się określona funkcja i ta mapa funkcji zostanie wykryty, gdy na obrazie znajduje się
inna funkcja.
Więc to właśnie robimy.
Posłuchaj, mamy kilka przykładów. Tutaj używamy i to jest z Gip dot org.
Ich dokumentacja jest darmowym rodzajem narzędzia, takiego jak farba, i można go użyć do dostosowania zdjęć lub pracy z
obrazami.
Ale w gruncie rzeczy mają cenne przykłady w ich dokumentacji i tutaj mają obraz Taj Mahal
i możesz wybrać filtr, który chcesz zastosować.
Więc jeśli pobrałeś ten program i wgrasz do niego zdjęcie, a potem możesz uruchomić matrycę
konwersji i zastosować filtry, zobaczysz, że te rzeczy faktycznie zastosowały angielskie matryce do przetwarzania i
projektowania obrazów i tak dalej.
Spójrzmy więc na to, co otrzymujemy.
Więc jeśli zastosujemy ten filtr pięć w środku minus jeden jeden to jeden minus jeden minus.
Widać, że wyostrza obraz.
I to jest całkiem intuicyjne, jeśli o tym myślisz.
Tak więc 5 jest pikselem głównego piksela, jak w środku filtra lub detektorem funkcji, a następnie
minus jeden minus jeden tylko jeden rodzaj podobnego redukuje piksele wokół a w intuicyjnym
sensie.
Następnie rozmycie.
Zasadniczo ma to znaczenie równe, daje równe znaczenie wszystkim pikselom, wszystkie są w centrum i
dlatego łączy je ze sobą i zwiększasz rozmycie krawędzi.
Więc tutaj widzisz, że to minus jeden i jeden, a następnie dostajesz zery w prawo.
Usunąłeś więc piksele wokół głównego w środku i zachowałeś je tylko na minusie, co daje ci przewagę
i było ci trochę trudniej zrozumieć, jak to działa.
Jak prawdopodobnie trudniej jest myśleć o tym intuicyjnie wykrywając krawędzie.
Tak więc ten prawdopodobnie ma więcej sensu.
Racja, bierzesz je środkowym.
Redukujesz środkowy.
Prawdopodobnie podoba mi się siła środkowego piksela, a następnie szukasz tych, których szukasz.
Te, które widzisz, zwiększają siłę tych, którzy są wokół nich.
Więc masz tam te.
Tak to jest.
To daje ci przewagę, a zobaczysz, co się tam dostanie, i szefa.
Kluczem jest to, że jest symetryczny i widać, że obraz staje się również asymetryczny, więc masz
takie uczucie, że wyróżnia się ono w stosunku do ciebie.
I to jest to, co dostajesz, gdy masz tutaj jakieś minusy i tutaj znowu
jest to bardzo techniczne, ale przynajmniej możemy uzyskać intuicyjną i Lissę szybko przejść przez nie ponownie.
Pojawia się rozmycie, nie ma rozmycia, ale ręce Edgina mają wykrywanie krawędzi i szefa, więc możesz zobaczyć,
że są to świetne przykłady tego samego obrazu, ale dostajemy mapy funkcji.
Używamy różnych detektorów funkcji, aby uzyskać różne mapy funkcji tego samego obrazu,
a więc mamy teraz wiele ostatnich wersji tego obrazu, w których w każdym z nich próbowaliśmy wykryć pewne rzeczy
w tych kategoriach, które nie mają zastosowania do nas.
Ich drugi szef prawdopodobnie nie ma zastosowania w odniesieniu do splotowych sieci neuronowych, ale ważne jest
wykrywanie wieku.
Chcemy wykryć krawędź wzmocnienia krawędzi, prawdopodobnie nie zacierać, więc pewne rzeczy, takie jak ostry tekst.
Prawdopodobnie najważniejszy dla naszego rodzaju pracy.
I jeśli chodzi o zrozumienie komputerów, to sami zdecydują, a sieci neuronowe same zdecydują,
co jest ważne, a co nie, i prawdopodobnie nie będą nawet rozpoznawalne dla ludzkiego oka.
Nie będziesz w stanie zrozumieć, co oznaczają te funkcje.
Ale komputer zadecyduje i to jest piękno sieci neuronowych, które mogą przetwarzać tak wiele różnych rzeczy
i zrozumieć bez nawet tej intuicji lub bez tych wyjaśnień, dlaczego zrozumieją, które funkcje
są dla nich ważne, czy mamy dla nich nazwę lub nie
to, że jest to kwestia nieistotna dla sztucznej sieci neuronowej.
I mój ulubiony.
Oto jeden z tych filtrów przedstawiający Geoffreya Hintona z Geoffrey Hinton.
W porządku, więc doprowadza nas do końca Teresa Tauriel.
Mam nadzieję, że lubisz uczyć się o splotach.
Kluczowym wyjściem na zewnątrz jest splot, którego głównym celem jest to, że ewolucja polega na odnajdywaniu funkcji
na obrazie za pomocą detektora obiektów umieszczającego je w mapie funkcji, a poprzez posiadanie
ich w przyszłej mapie nadal zachowuje przestrzenne zależności między pikselami, co jest bardzo ważne dla nas, ponieważ wiesz,
że jeśli są całkowicie pomieszani, straciliśmy wzór.
Jednocześnie ważne jest, aby zrozumieć, że przez większość czasu funkcje sieci neuronowej będą
wykrywać i wykorzystywać do rozpoznawania pewnych obrazów, a Klaas nic nie będzie znaczyło dla ludzi, ale mimo to
działają.
I właśnie to jest splot.
I nie mogę się doczekać spotkania z Taurielem.
Do tego czasu cieszcie się nauką.