こんにちは、タウリエルは、どのような畳み込みニューラルネットワークがすべてであるかを知りました。
そして今日、我々はステップ1の畳み込みに飛び込むつもりです。
これは畳み込み関数であり、私たちは数学から遠ざかり、直感的に物事を維持しようとします。
しかし、私はあなたのためにこの式を共有することはできませんでした。それは、単純な畳み込みは基本的に2つの関数の統合された統合であり、一方の関数が他方の関数を変更したり、任意の信号処理または電気工学、または信号処理が必要な職業は、必然的に結論関数に遭遇します。
今はかなり人気があります。
もう一度、数学のライトを保持したり、別々にしたりします。
畳み込みニューラルネットワークの背後にある数学に入りたいのであれば、中国の南京大学の教授であるJensine
Wuによる畳み込みニューラルネットワークの紹介です。
この論文は5日か6日前のように文字通り数日前に出版され、畳み込みニューラルネットワークを知るようになっている初心者から始まっているので、実際に電子メールで教授ジョンソン教授にアクセスできるはずです。
そして、ええ、彼の全目標は、この分野に新しい人が理解できるように複雑なものを作り、壊すことだと彼は言った。
そして彼は彼が彼のホームページで利用できるいくつかの資料を持っていると言いました。あなたが最後の2つの部分を取り除くだけで、あなたはスラッシュWのように行きます。
J.
Xを自分のホームページに貼り付けておくと、論文として公開されていないチュートリアルや資料を見つけることができますが、彼はチュートリアルでそれらを使用していますので、連合ニューラルネットワークの背後にある数学への導入を知りたいし、そのような地域の周りにしっかりとした基盤を構築しているようなものです。
しかし、我々は進んでいくつもりです、そして、我々は畳み込みについて話をするつもりです。
それでは、ここでは直感的な言葉で良い解決策は何でしょうか。
私たちが議論したように、入力画像があります。単純化するために画像を1と1だけ見る方法です。
そしてあなたはそこにスマイリーな顔を見ることができます。
次に、フィーチャディテクタには3つのMatrixがあります。
それは3つずつでなければならないか？
いいえ、それはありません。
アレックスネット私は7で7を使用すると思います。
そして、他の有名人のうちのいくつかの他のものは、5×5の特徴検出器のように使用されます。
彼らは異なっていてもかまいませんが、通常3人で3人いることがわかります。3人で3人いる理由を知っているので、従来の方法に固執します。
3×3の特徴検出器を有することにより、これらの特徴検出器も重要な用語である。
特徴検出器にはさまざまな用語がありますが、最も一般的なものは特徴検出器です.Eikはカーネルと呼ばれるかもしれませんが、フィルターと呼ばれることもあります。
だから、このコースでは、フィルターかフィーチャーディテクターのどちらかを交換可能に使うつもりですが、それらの名前があり、連合操作は円でXで表されていることに留意してください。
以前の数式で見たように直感的なレベルにありますが、数学ではなく背景で実際に何が起こっているかという点で考えることができます。
この機能の検出器やフィルターを取り、左のように画像に置きます。
1 0
2の0 2などのように、
つまり、この場合、左上隅の9ピクセル左上のコーナーをカバーしています。基本的にそれぞれの値を掛け合わせることで、トップ値の左上の値がトップ0の値から1つの位置の1つの位置、約11の位置番号、または0 1
したがって、これらの行列の要素的な掛け算です。
そして結果を追加します。
だから、この場合は何も一致しないので、常に0で0か1である。
したがって、結果はゼロです。
そして、ここでは、それらのうちの1つが一致した左側のものと一致していることがわかります。
それで、ここに1があります。
一致するものは何も突き当たりませんでした。
次に、次のスローに移動し、この全体のフィルタを移動するステップをストライドと呼びます。
ここでは1ピクセルのストライドがあります。
ここでは、右下隅にマッチしたものがストライドにマッチしたものをもう一度見ることができますが、中央のボトムはマッチしません。
ストライドは1つです。
ストライドを変更することができます。
あなたはそれを1つ2つにすることができます。
あなたは好きなものを3つ買おうとしています。
最終的にうまくいくのは、通常、2つです。
それは人々が固執するものです。
私たちはこのチュートリアルの終わりに向かって歩みが何であるかについて話します。
だからここで私たちは絶対に一致していると私たちはあなたが私たちが2つを持っていることを見ることができると聞くと一致しているので、それらの2つが一致したなど。
そこでそこには、そこに一致する別のものがあります。
それで私たちは何を作りましたか？
右。
ここで重要なことのカップル。
右の画像はフィーチャー・マップとも呼ばれ、時にはVold機能と呼ばれることもあるいくつかの用語を持っています。
だからあなたのブログやボランティアのオペレーターは何かに畳み込まれていません。それは畳み込まれてしまいます。私は自分自身に間違った考え方をしているような気がしますが、正しい用語は畳み込まれています。アクティベーションマップと呼ばれます。
しかし、私たちはこのコースのフィーチャーマップと呼んでいますので、それらのもののいずれかと呼ぶことができ、ここで何をしましたか。
あなたが見ることができるように、我々はイメージのサイズを縮小しました。
それはナンバーワンです。それはあなたの入力イメージ、フィーチャーテキスト、ストライドについて言及したかった重要なことです。
あなたが1つのストライドを持っている場合は、画像が少し縮小されているのを見ることができますが、画像に対する権利を持っていると、より多くの画像が生成されるため、機能はさらに小さくなります。
そして、これは、この全体的な畳み込みステップの特徴検出器の非常に重要な機能です。画像を小さくすることです。処理が簡単になるだけで、処理が速くなるからです。
それはあなたがちょうど養子になるでしょう、ここで私たちは7×7のイメージを持っていると想像していますが、適切な写真があれば想像してください。
または、56ピクセルの画像に256ピクセルの画像がある場合は、それはピクセル数が膨大なので、xが2乗の場合や、300ピクセルで300ピクセルの場合などです。
だから私たちはRと混同しないでください。 G. B
256は、サイズとピクセルの点で300×300のイメージを持つように言えます。
次に、300ピクセルの巨大な数のピクセルがあるため、特徴検出器は画像のサイズを縮小し、したがって2つのストライドは実際に有益です。
しかし、問題は情報を失うことです。
フィーチャディテクタを適用しているときに情報が失われていますか？
まあ、値が少なく、結果として得られる行列があるので、いくらかの情報を失うことになります。
しかし同時に、特徴検出器の目的は、ある特徴を積分する画像の特定の部分を検出することである。
そして、例えば、もしあなたがそれについて考えるならば、特徴検出器のような特定のパターンがあります。
フィーチャーマップの中で最も高い数字は、パターンが一致したときです。
実際、最も単純な例は、フィーチャが正確に一致していることと、正確にフィーチャマップに表示されているフィーチャマップの4番目の数字を確認できることです。
だから、もしあなたがここでそれを見るなら、それはちょうど4つのものがあり、それが完璧に一致しているので、この特徴検出器がどこにあるのか正確に分かるので、ここでこの部分を見ることができます。
そこで機能が検出されました。
そしてこのセクションの始めに議論したように、それが特徴とするのは、私たちが物事をどう見えるかということです。
私たちはイメージごとに、あるいは実際に見ていることを話すために、すべてのピクセルを見るわけではありません。
我々は、私たちが鼻を見るフィーチャーを見ているすべての単一の画像を見ていない、チーターとヒョウ、または電車の形を区別するためにチーターの目の下に小さな黒いマークの下の目。
新幹線と普通列車の区別はしません。そのため、機能を見ているものすべてを見るわけではありません。それは保存されているものであり、それが機能マップが保存するのに役立ちます。
実際にそれは私たちが前進させて、人間が私たちが処理しない多くの情報をあなたの目に入れても、何時でもギガバイトの情報のように、すべてのドットを見るならば、何千テラバイトもの情報が毎秒あなたの目に入っていなくても、私たちにとって重要な重要な機能に焦点を当てるだけで不必要なものを取り除くことができます。
だから今これを動かすことは入力画像であり、あなたはフィーチャーマップを作成します。フロントマップでは前のものが作成したものですが、どのように表示されているのでしょうか？
しかし、さまざまなフィルタを使用するため、複数のフィーチャマップを作成します。
右。
これは、情報の多くを保存する別の方法です。そのため、特定の機能を探すフィーチャマップを1つだけ作成するのではなく、基本的にネットワークによってトレーニングが決定されます。これについては、セクションの最後に説明します彼の訓練を通して、特定のタイプまたは特定のカテゴリにとってどの機能が重要であるかを判断し、それらを探していて、したがって異なるフィルタを持ち、今すぐフィルタについて話します。
しかし、基本的にはこれらのフィルタを適用すると、このフィーチャマップには、私たちが見たようなフィルタを適用しましたが、このフィーチャを取得するためにMabbettは別のフィルタを適用して、このフィルタを適用して、
基本的には、これらのフィーチャマップを作成するだけです。
実際、そういうわけで、個人的には、フィーチャディテクタという言葉がフィルタよりも優れていると思います。
私たちはここにいることを忘れないでください。私たちはこのフィルターも備えています。これは機能検出器とも呼ばれます。
その理由は、その目的が正しいことです。
私たちはイメージを除外したくないだけではいけません。
しかし、それは全体でも同じですが、用語の問題と同じです。
しかし、基本的には機能を検出したいと考えています。
大丈夫。
この隠れ家では、特定の機能がどこにあるのかを検出したこの機能マップと、特定の機能がどこにあるのかを特定したこの機能マップと、この機能マップ特定の他の特徴が画像上に位置するところで検出される。
それが私たちがやっていることです。
私たちはいくつかの例を持っています。ここではこれを使用しています。これはGip dot orgのものです。
彼らのドキュメンテーションは、ペイントのような無料のツールのようなもので、画像を調整したり画像で作業したりするために使用できます。
しかし、基本的にはドキュメントに貴重な例があります。ここにはTaj
Mahalの写真があり、適用するフィルタを選択することができます。
したがって、このプログラムをダウンロードして写真をアップロードすると、実際に変換行列を開始してフィルタを適用することができます。これらの英語行列は画像処理やデザインなどに実際に適用されます。
だから私たちが得たものを見てみましょう。
したがって、このフィルタを5つを中央からマイナスマイナス1を適用すると1つ1つ1つマイナス1になります。
画像が鮮明になっていることがわかります。
そして、あなたがそれを考えるなら、これはとても直感的です。
したがって、5は、フィルタまたは特徴検出器の中間のようなメインピクセルのピクセルであり、マイナス1からマイナス1のようなものだけが、直感的な意味でaの周囲のピクセルを減少させる。
その後、ぼやけます。
したがって、基本的に等しく重要なのは、すべてのピクセルに等しい重要性を与えます。すべてが中央にあり、したがってそれらを一緒に組み合わせると、ぼかしエッジが強化されます。
だから、ここであなたはそれがマイナス1であることを見ることができ、その後、ゼロを正しく得ることができます。
だから、削除して中央のメインピクセルの周りのピクセルを削除し、これをマイナス1にしておけば、それはあなたにエッジを与え、これがどのように動作するかを理解するのが少し難しくなりました。
それを直感的にエッジ検出と考えるのはおそらくもっと難しいでしょう。
そうですね、これはおそらくもっと理にかなっています。
あなたはそれらを中間のものにします。
あなたは中間のものを減らす。
おそらく、中間のピクセルの強さを好んで、あなたが探しているものを探します。
これらのものは、それらの周りのものの強さを増加させます。
だからあなたはそこにいるものを持っている。
はい、そうです。
それはあなたのようなエッジを取ると、あなたはそこにアクセスし、別のものを上司を見ることができます。
だからここの鍵は対称的だから、イメージが非対称になっているのを見ることができます。そうすれば、あなたはそれがあなたに向かって立っていると感じるような気がします。
そして、それはあなたがここでプラスマイナスのようなものを持っているときに得られるものです。もう一度これはもうちょっと技術的になっていますが、少なくとも直感的なものを得ることができます。
ぼやけているのはぼやけているのですが、そこにはエジギンの手があります。そこには上司と上司がいるので、同じ画像の素晴らしい例ですが、私たちは特徴マップを取得しています。
だから我々は、同じ画像の異なる特徴マップを得るために異なる特徴検出器を使用するので、この画像のこのバージョンの最後のものがたくさんあります。私たちに。
彼らの第二の上司は、畳み込みニューラルネットワークの観点からはおそらく当てはまりませんが、重要なのは年齢の検出です。
おそらくぼかしではないエッジ強調を検出したいので、鋭いテキストのような特定のものをシャープにします。
おそらく私たちの仕事のタイプにとって最も重要なものです。
また、コンピュータを理解するという観点からは、自分自身のために決定するか、あるいはニューラルネットワークが重要でないものを決定し、人間の目では認識されないことさえあります。
これらの機能の意味を理解することはできません。
しかし、コンピュータが決定するのは、ニューラルネットワークの美しさであり、非常に多くの異なることを処理し、その直感を持たなくても理解することができないか、またはその理由がわからなくても、それは人工ニューラルネットワークのための無関係な質問である全体ではありません。
そして私の好きなもの。
Geoffrey HintonがGeoffrey Hintonの画像を次のようなフィルタの1つを通過させました。
そうですね、テレサ・タウリエルの終わりまで私たちを連れてきます。
畳み込みについて学んだことを楽しんでいただければ幸いです。
重要なことは、畳み込みであることです。私たちが進化できる主な目的は、フィーチャディテクタを使用してイメージ内のフィーチャをフィーチャマップに配置し、それを将来のマップに置くことによって、ピクセル間の空間的関係もし彼らが完全に混乱してしまったら、我々はそのパターンを失ってしまったからです。
それと同時に、ニューラルネットワークが検出して特定の画像を認識するために使用する機能や、Klaのものは人間に何の意味もありませんが、機能することはほとんどの場合、理解することが重要です。
そして、それは畳み込みである。
そして私は次のタウリエルをお会いするのを楽しみにしています。
それまでは学習を楽しむ。