こんにちは、深い学習のコースへようこそ。
今日、我々は畳み込みニューラルネットワークを始動させることがエキサイティングになるだろう。
それにまっすぐ飛び込みましょう。
私たちはイメージで始めるつもりです。
このイメージを見ると何が見えますか？
あなたの人があなたを見ているのを見ているのですか、またはあなたの脳が苦しんでいることを見ることができる右を見ている人が見えますか？あなたがイメージの右側を見ると調整するのは苦労します。
あなたが右を見ている人を見る右ボーダーを見てください。
あなたがイメージの左の境界を見ると、あなたを見ている人が見えます。
そして、これはちょうど私たちの脳が、物事を見るときに探しているのは、あなたが処理する機能に応じて見る機能に依存する特徴であることを証明しています。
あなたは物事を特定の方法で分類します。
画像の右側を見ると、あなたの中心に近づいているので、乗りたい人の特定の機能が表示されます。したがって、あなたの脳は、右を見る人として分類されます。
画像の左側を見ると、あなたを見る人のより多くの機能を見ることができます。そのため、あなたの脳はそれをそのように分類します。
だから別のものを見てみましょう。
これは非常に有名なイメージです。
あなたはすでにそれを見たでしょう。
しかし、あなたはここに何を見ますか？
だから、若い女性が服を着て見えると言う人もいるでしょう。
何人かの人々は、彼女の頭にスカーフをかぶっている老婦人が見えると言います。
だから私はこれを指摘するつもりだし、それは非常に明白になるので、これは離れて見える若い女性の顔であることがわかります。
彼女は彼女のコートとして距離を探しています。
それは彼女の髪で、彼女の髪の毛には、小さな羽です。
これは、彼女の頭の上のスカーフである彼女の鼻を彼女の鼻を見下ろす老婦人の頭であり、彼女は見下ろしている。
だから、あなたは2つを見ることができ、あなたの脳が拾う特徴に応じて、それぞれの画像を互いに分類するかどうかを切り替えるでしょう。
印刷物に記録されているこれらの錯視の中で最も古いものはこれです。
それはアヒルやウサギです。
これはアヒルか、これはウサギですか？
もう一つの例。
そして今、私はちょうどそれを見て、どのような感情やどのような視覚経験を経験したかを見ていく画像を見せていきます。
だから、めまいではないように感じるのですが、あなたの脳がそれがしようとしているようなものが何であるかを理解しようとしているように、ちょっと眩しそうです。
彼女の目の間を飛び回っていて、これは、それが可能かもしれないが、あなたの脳が決めることができない特定の機能があるときの古典的な例です。
両方が妥当と思われるからです。
うん、基本的には、これらの例は脳がどのようにして画像上の特定の機能を処理するか、またはあなたが現実の生活の中で見るものにどのように作用するのかを示しています。
あなたはたぶんあなたの肩をすばやく見て、あなたが思っているものが見える状況にあったでしょうが、それはボールのようなものかどうか分かりませんが、それは猫になるか、それは車だと思います。
あなたがそれらの特徴を処理するのに十分な時間がないか、またはあなたがそのようなものを分類するのに十分な特徴を持たないために、それは影であるか、それなりのものになります。
これは私にとっては非常に興味深いことです。なぜなら、畳み込みニューラルネットワークを持つニューラルネットワークでやっていることは非常に似ていて、コンピュータが画像を処理する方法は、画像を処理する方法と同様に、理解することは非常に価値があり、これが私たちのやり方であることを覚えているだけです。
そして、私はあなたがすでに恐怖を感じているので、この女性をあなたのスクリーンから連れ出すつもりです。
だからここには違うものがあります。
ここでは、畳み込みニューラルネットワーク上のコンピュータで行われた実験で、人間からコンピュータへと徐々に移行しています。
そして、このスライドはGeoffrey
Hintonの言葉に由来しています。ここでは、基本的に彼が訓練した従来のニューラルネットワークの実験を記述しています。
そこでここでは3つの画像を見て、左から右に向かってそれらを分類し、どのように分類して再分類するかを見ていきます。
だから左には何があると思いますか？
彼はおそらくチーターとあなたが正しいと言いました。
そして、これはコンピュータがそう言ったことです、そしてすぐに右のバットから私たちはこれらの画像を読む方法を学びます。コールコンボルーションニューラルネットワークに深く入るなら、ますます多くのものが見られます。
だから、私は実際に人々がそれらを間違って読んでいるのを見ました。
これは、処理に関係なく画像のラベルである画像の実際の正しいラベルです。
そしてコンピュータのビジョンは、ここでは、アルゴリズムのトップ4または5が時々推測する推測であり、コンピューターが言ったように、あるいはニューラルネットワークがChittaの個人的なアパレルまたはエジプトの猫が4つのうちの1つになる可能性があるためです。
チーターは最高の投票権を持っています。
コースのこの部分では、これらの投票の意味とその導出方法を理解しています。
しかし今のところそれはかなり直感的です。
現実にはチーターであり、神経ネットワークは正しいと推測されます。
それは約95 99パーセントのようなハイパー能力で言った。
その後、第2のもの。
あなたはそれが弾丸列車であるということはどう思いますか？
そしてニューラルネットワークは、弾丸列車の乗用車の地下鉄列車電気機関車を区別することができた。
それらはもちろん、トップの選択肢です。
これらのニューラルネットワークは、同時に数十万のカテゴリから4つのカテゴリを区別することを学ぶことができました。
だから彼らが選んだ4つの選択肢です。
そしてそれは新幹線とその意志です。
そして、あなたは最後のものは何だと思いましたか？
いくつかのオプションがありますか、それともフライパンが拡大鏡になる可能性があるのか​​ははっきりしていません。神経回路網がハサミのペアであると言っているかもしれません。
しかし、ここでどのように間違っているのか分かります。
まず第一に、それはあまり明確なイメージではありません。
また、確率もここではっきりしていないことがわかります。したがって、ニューラルネットワークはちょうど私たちと同じくらい曖昧で混乱しています。
だから私は高い確率ではさみを言ったが、実際にはそれほど遠く離れていないハンドグラスとフライパンの聴診器を持っていた。
だから基本的にここでははさみは最初の推測だったが、正しい選択肢は2番であったので、それが赤で強調表示されているのが分かる。
だから私たちはそれらを行くそれはすべての薬がすでに可能なものです。
これは実際にはかなり古いスライドです。
これは数年前です。
今、彼らはさらに優れており、実用的なアプリケーションから一緒にコーディングすることが昼食を取ることが分かります。
しかし、今これをもう少し試してみましょう。
どのような畳み込みニューラルネットワークが実際に存在し、なぜそれらが非常に人気を集めているのか？
そして、彼らは実際に人気を得ているので、私はちょうど昨日したGoogle Trendsの比較をここで見ることができます。
ここでは、慣習的な幻想的な神経回路網が人工的な神経回路網を引き継いでいるので、大規模な増加を見ることができます。
そして、これは、それが非常に重要な分野であるため、そのように進んでいくつもりです。それは、それが、自己駆動車のようにすべてのものが起こる場所です。
どのように人々は道路上の人たちを認識するのですか？停止標識やそのようなことを認識する方法FacebookはどのようにしてFacebookが画像や画像にタグを付けることができますか？名前を追加しなければならなかった顔を認識します。
そして今、顔を認識して同時に名前を付け加えます。
まあ、それは畳み込みニューラルネットワークがFacebook上でできるものです。
Jeffrey Hintonが人工ニューラルネットワークと深い学習のゴッドファーザーであれば、yalla
Kuhnは畳み込みニューラルネットワークの祖父であり、LukkenはJeffrey Hintonの学生です。実際、ここでそれらを一緒に見ることができます。
Jeffrey Hintonは現在、Googleの若手でのデ・プランニングのパイオニアです。
Facebookの人工知能研究のディレクターであり、NYUの教授でもあります。
だから私たちはゆっくりとこのように構築しているコアのこの部分をゆっくりと認識しています。
これらの名前は、このフィールドを運転している人々のプロフィールのこの種の写真であり、次の2つの部分の次のカップルでは、​​さらにいくつかについて知るようになるでしょう、そして彼らは彼らが自分自身を呼び出すか、それらのマフィアや深い学習の陰謀とあなたはこの全体のフィールドがどのように発展したかについてもう少し学ぶでしょう。
ええ、それはちょうどいくつかの素晴らしい偉大な人々です。
そして、80年代と90年代のRIKOONは、畳み込みニューラルネットワークの分野に大きく貢献しました。
そして、あなたがこのコースを通して見ているように、世界は非常に強力なものを開発したり、助けたりすることができました。
そこで、幻想的なニューラルネットワークがどのように機能するかについて説明します。
入力が非常に簡単ですが、入力画像が非常に簡単です。
それは幻想的なニューラルネットワークを通り抜け、あなたはラベルを持っているので、そのイメージをCheetoや弾丸列車など何かのように分類します。
今少し詳しく説明しています。
例えば、ある特定の分類された画像や分類された画像上の特定の画像について、以前より高い前に訓練された役員ネロリができます。
その後、ニューラルネットワークが顔の表情や動きを認識するように訓練されているとしましょう。このような顔の絵のような顔だけでなく、笑顔の実際の顔。
その人は幸せで、あなたは悩んでいる人の顔を得ることができます。
私はその人が悲しいことをあなたに伝えます。
彼はこれらの感情を認識することができますし、あなたが見ることができるように、それはすでに非常に多くの異なる意味で非常に強力です。この一例だけあなたはすぐに考えることができ、両方の場合に悪いあなたに操作性を与えるので、その人の幸せまたは悲しみを100％再現します。
それは、何が起こっているのか不明なときに99または98またはおそらく80％になるでしょう。私たちが正しいと同じように、時には彼らが間違っているものを間違えることもあります。
時々、時には、人が笑っているか悩んでいるのか、それが犬か猫か、それとも列車か弾丸か分かりません。
私たちは、このチュートリアルの始めから見たように、ビジュアル情報をどのように処理するのかという理由で、すべての機能が十分に機能するのを見ていないことがあります。
しかし、どのようにニューラルネットワークは、これらの機能を認識することができるニューラルネットワークを格納しますか。
まあ、それはあなたが持っている非常に基本的なレベルから始まります。
たとえば、2枚の画像を持つ画像と、2枚×2枚の白黒画像があり、1枚が2枚×2枚のカラー画像です。一方、ニューラルネットワークは、白黒画像が2次元配列であるという事実を利用しています。
だから、今私たちが左に見るのは、単に視覚的な表現です。
私はある種の写真を想像しています。
簡単にするために、それは単なる2つの方法ですが、コンピュータ用語では実際には0から55までの値を持つピクセルを1つ1つ含む2次元配列です。
だから、2の8乗の8ビットの情報は256です。
従って、0から255までの値は色の濃さです。
そして、この場合、色は白ですので、0は完全に黒色のピクセルになります。
255は完全に白のピクセルになり、そのピクセルの間に可能なオプションのグレースケール範囲があります。
そしてその情報に基づいてコンピュータは画像を扱うことができ、それはあらゆる画像が実際にデジタル表現を持つという出発点のようなものです。
そしてそれらは基本的には1つのピクセルごとに0〜255の数字を形成する1と0だけであり、それはコンピュータが動作するものです。
それはあなたが実際に色や何かを知っているとは、日の終わりに1と0で動作しません。
それは、そのすべての基礎のようなものです。
また、カラー画像では、実際には3次元配列です。
あなたは青色のピクセルの青色のラリーグリーンと赤いグレアと矢印を持っていて、RGV赤色の緑色の青色のセンスを持っています。
そしてそれらの色のそれぞれはそれ自身の強度を持っています。
したがって、基本的にピクセルには3つの3つの値が割り当てられています。
それぞれの値は0〜256 255です。
したがって、このイメージが何であるかを、このピクセルが正確にどのような色かを見つけることができます。
これらの3つの値を組み合わせることによって、コンピュータもそれに取り組んでいます。
だからこそ、そのすべてが赤いチャンネル、緑のチャンネル、青のチャンネルです。
そして最後に、例えば笑顔の非常に些細な例を見てみましょう。
コンピュータの言葉で。
0から255までの値を持つのではなく、物を単純に単純化すれば、物事をよりよく理解し、ゼロを言う概念を本当に理解できるように、これらの値を持つことは、白は黒です。
右。
だから、私たちは物事を極端に単純化するつもりです。そのイメージがそのように表現されることがわかります。
256値の範囲はすべて同じ方法で適用されます。
だから私たちがこれを持って来た理由は、私たちが直感に入るからです。私たちがイメージを構造化するストロークは、これはとてもシンプルですが、同時にすべての概念が0
そして、これらの画像が最適な進化であるならば、我々はステップを進めていきます。
ステップ番号2の最大プール。
ステップナンバー3の平坦化とステップ番号の完全な接続と私はこれらの言葉のすべてが現時点ではあなたにとって大きな意味を持つと想像することができますが、コースのこのセクションの最後では、やって
そこで、次のチュートリアルから始めましょう。
今のところあなたが見たいかもしれない追加の読書は感情的なニューラルネットワークを生み出した若いLukensオリジナル紙です。
これは、ドキュメンタリー認知に適用されるグラジエントベースの学習と呼ばれています。
あなたはインターネットの周りに浮かぶ前に、このイメージを見たかもしれません。
それはその論文から来ています。もしあなたがすべてのことが起こったところでどのように起こったのかを最初から調べたいなら、次のチュートリアルで見ることを楽しみにしています。
それまでは深く学びます。