こんにちは、深い学習のコースへようこそ。
今日、私たちはあなたのユニットで解決される手がかりについて話しています。これは、畳み込みステップの上にある追加のステップです。
別の大きなステップではなく、基本的にステップ1の小さなステップです。
そしてここで何が起こっているのですか？
さて、私たちは入力画像を持っています。ここでは、すべての畳み込みを議論した上で、次にそれを適用します。
それを待つ。
私たちのお気に入りの整流器の機能は、人工ニューラルネットワークと前のセクションの整流器の機能に精通しています。したがって、時には著者やインストラクターが畳み込みと直接火を別々の2つのステップとして分離します。
2番目の進化のための1つの大きなステップ、次に整流器。
そして、私たちが整流器を適用する理由は、画像やネットワーク、商用ニューラルネットワークの非線形性を高め、そのフィルタとしての私たちの火災や、その機能にアクセスして、私たちのネットワークの非線形性を増やしたい理由は、画像自体が非常に非線形であるためです。特に、互いに隣り合う異なるオブジェクトを認識している場合や、画像のような背景や物事が非線形要素隣接する画素間の遷移はしばしば非線形である。
その国境は色が違うので、それはあなたが知っている。
あなたの画像にはさまざまな要素がありますが、同時にあなたが知っている畳み込みなどの数学的操作を適用し、この特徴検出を実行して私たちのフィーチャマップを作成すると、線形のものを作成する可能性があり、物語
ですからここでは画像と元の画像を見てみましょう。
今、この画像に特徴検出検出器を適用すると、このようなものが得られます。
だから、ここで黒が負の白であることは正の価値でもあることがわかります。
フィーチャディテクタをゼロと1だけでなく、多くの異なる値を持ち、以前に見たように適用するような適切なイメージにテクスチャを適用すると、テキサスは負の値を持つことがあります。
そしてここに黒いものは、負の白いものが陽性です。
整流された線形単位関数が行うことは、ゼロ以下になるすべての黒の権利をゼロにすることです。
そして、これからこの権利に変わります。
そして、リニアリティを解消するという点で、正確に何が利益であるかを見るのはかなり難しいです。
私は説明しようとします。
私はこのイメージの例を見せようとしますが、今日の終わりにはこれは非常に数学的な概念であり、実際に何が起こっているのかを実際に説明するためには数多くの計算が必要になります。
しかし、見てみましょう。
ですから、これを見てみましょう。
この建物はここにあります。
右。
これは、それ自身の建物です。
それでは、この影を見ることができます。
この黒い部分は、この影の上にこの影があります。光が反射した後、灰色になってから暗くなり、次に暗くなります。
だから私たちがそれを取り出すとき、私たちはその黒い斑点を取り除きます。
それで直線性の面でそれを考えてみましょう。
だから、あなたが白から灰色に変わったときのように、次のステップは黒になります。
右の次の黒は黒から明るいものから暗いものへの線形の進行であるため、これは線形のようなものです。
あなたが黒を取り出すとき、あなたは直線性を崩します。
別のものを試してみましょう。
ここで見てみましょう。
それと同時に、それは同じ建物のままです。
それはあなたやあなたのようなものではない、それはあなたがお互いに2つの建物をブレンドしているようではないが、それは二次的です。
要点は、直線性を壊すことです。
だから、同じことをここで見てみましょう。
だから、白い灰色の黒い灰色の白が見えます
そしてあなたがそれを壊すとき、あなたはそれ以上の権利を持っていません。
あなたは急激な変化のような漸進的な進歩をその進展がありません。
それはあなたの画像に非線形性を導入するのに役立ちます。
ですから、技術的ではなく指の説明のような非常に種類が非常に粗い説明ですが、うまくいけば、私たちがここで何を話しているのか少し理解するのに役立ちます。
だからここでもまた、白い灰色が、より明るい暗い暗い暗い暗い暗いところでさえ、より良い例であることがわかります。
だから、この部分は、あなたがそれをもう一度壊すよりも薄いように見えるので、これは非常に大まかな説明です。
それは絶対に完璧ではありませんが、少なくともそれはあなたに何が起こっているかのいくつかのアイデアを与えます。
しかし、あなたがもっと学びたいのであれば、常に良い紙があります。常に紙があります。
これは、カリフォルニア大学サンフランシスコ校のCCJ隊によるもので、数学的モデルを持つ畳み込みニューラルネットワークの理解と呼ばれています。
そして、基本的に彼らは質問に答えて、あなたは最初のものを見る必要があります。
そして、問題は、すべての中間層のフィルタ出力で非線形活性化関数が不可欠ではないことです。
そのようなことは、直感の面でも、数学の面でも、もう少し詳しく説明しています。
だからこそ、このトピックに関するさらに詳しい情報を得ることができる興味深い論文です。
そして、あなたが本当に掘り下げていくつかのクールなものをここで探索したいのであれば。
次に興味のある別の論文があります。
これは、画像とその分類に関する人間のレベルの性能を上回る整流器を深く探検することです。
そして、ここでは、Microsoft Researchの毛髪と他の毛髪を組み合わせています。
彼らは、異なるタイプの整流器ユニット機能を提案している。
彼らは、ここで右手に見られるパラメトリック整流機能を提案しています。
また、パフォーマンスを犠牲にすることなく、より良い結果をもたらすと主張しています。
あなたがこのトピックに少し触れたいのであれば、面白いです。
それは今日のものです。
本当にあなたのレイヤーはかなりシンプルなので整流器機能を適用するだけで調整でき、次回にお会いできます。
それまでは学習を楽しむ。