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李永乐老师 Youtube, 人脸识别啥原理？人工智能（二）卷积神经网络 (1)

人脸识别 啥 原理 ？人工智能 （二 ）卷积 神经网络 (1)

各位 同学 大家 好 我 是 李永乐 老师 在 上 一 回 咱们 介绍 了 人工智能 的 基本 概念 和 算法 为 大家 介绍 了 梯度 下降 算法 机器 学习 和 神经网络 的 基本 概念 有个 小朋友 就 跟 我 说 他 下载 了 一个 人工智能 软件 可以 通过 拍照 的 方法 来 识别 物体 我 还 特意 试 了 一下 这个 软件 发现 这个 软件 不光 能够 识别 出 我们 家 的 狗 还 能 认出 狗 的 类型 威尔士 柯基 大家 知道 计算机 是 如何 进行 图像识别 的 吗 那 今天 我们 就 来 介绍 一下 在 图像识别 里面 最 流行 的 一种 算法 卷积 神经网络 为了 介绍 卷积 神经网络 我们 首先 先 来 介绍 一下 视觉 的 原理 人 和 动物 如何 能够 把 看到 的 图像 转化 成 他 大脑 中 的 一个 概念 比如 这个 是 猫 那个 是 狗 的 呢 我们 知道 计算机 实际上 是 把 一幅 图 转化 成 一大堆 的 数字 对 吧 然后 通过 训练 就 可以 知道 这些 数字 代表 一个 什么样 的 含义 但是 如果 我们 用上 节课 所说 的 这种 方法 来 进行 训练 费时 费力 而且 一旦 这个 图片 发生 了 一点 放缩 旋转 或者 是 一些 变化 那么 这个 计算机 就 认不出来 了 但是 我们 的 眼睛 效率 就 特别 高 如果 我 看过 一次 汽车 和 摩托车 之后 我 就 能 立刻 把 它们 的 区别 分辨 出来 下次 再 看到 这个 摩托车 的 时候 哪怕 这个 摩托车 方向 变 了 位置 变 了 或者 是 它 破损 了 我们 依然 能 认出来 它 是 一辆 摩托车 而 不是 一个 汽车 这 是 为 什么 呢 在 1981 年 的 时候 1981 年 的 时候 诺贝尔 生理学 和 医学奖 授予 给 两位 神经 科学家 他们 的 名字 一个 叫做 大卫 · 休伯尔 还有 一个 是 他 的 合作者 叫做 威泽尔 那么 这 两位 科学家 他们 用 猫 做 实验 猫 把 这个 电极 插入 到 猫 的 脑子 当中 去 然后 给 猫 看 各种各样 不同 的 图片 去 研究 猫 脑子 的 反应 结果 他 就 发现 这个 跟 视觉 相关 的 这个 大脑 中 的一些 细胞 分为 两种 第一种 叫做 简单 的 细胞 这种 简单 的 视觉 神经细胞 它 的 特点 是 对 某 一些 线条 是 比较 敏感 的 某个 方向 的 线条 出现 了 之后 这些 细胞 就 会 比较 敏感 就 能 看 出来 还有 一些 是 比较 复杂 的 细胞 这些 复杂 的 细胞 不光 能够 对 线条 产生 反应 它 还 能够 对 线条 的 运动 产生 反应 对 吧 于是 他们 提出 了 这样 的 一个 理论 去 解释 人 的 眼睛 是 如何 看到 物体 的 那么 后来 在 他们 的 启发 下 有 一个 日本 的 科学家 名字 叫做 福岛 邦彦 他 就 提出 了 一个 模型 叫做 神经 认知 模型 就是说 这个 人 他 是 如何 看 出来 这个 物体 是 猫 还是 狗 的 呢 他 说 人 大脑 里面 有 很多 的 皮层 是 一层 一层 对 这个 视觉 信号 进行 处理 的 你 这个 光 从 眼睛 里面 进去 之后 你 先进 到 第一个 皮层 然后 又 进到 第二个 皮层 然后 又 进到 第三个 皮层 然后 一直 往下 进 那么 可能 有 五六个 皮层 每 一个 皮层 它 对于 这个 信号 的 处理方式 是 不 一样 的 最 开始 刚 进 到 眼睛 的 视网膜 里面 的 时候 实际上 我们 看到 的 光线 是 一 大堆 的 像素点 一大堆 的 像素点 是 吧 然后 在 第一个 皮层 之中 这些 像素点 抽象 出 一些 特征 比如说 边缘 是 吧 这个 边缘 它 是 具有 方向性 的 是 吧 你 是 横着 的 边缘 呢 还是 竖着 的 边缘 呢 还是 斜 着 的 边缘 呢 在 某 一个 皮层 中 我们 就 抽象 出 这些 特征 了 好 找 完 了 这个 特征 之后 继续 下 一个 皮层 就 会 把 这些 特征 组合 起来 形成 什么 呢 形成 这个 物体 的 轮廓 轮廓 以及 这个 物体 的 更 多 的 细节 是 吧 大体 来讲 是 轮廓 里边 是 细节 然后 最后 我们 再 把 这些 个 轮廓 和 细节 组合 成 一个 整体 最终 才 会 做出 一个 判断 是 吧 这 过程 是 比较 复杂 的 所以 它 是 有 一层 一层 的 这样 的 关系 去 认识 到 这个 物体 的 比如说 你 现在 看到 我 你 说 我 是 李永乐 老师 但是 你 开始 看到 的 时候 并 不是 我 李永乐 老师 你 看到 的 是 一大堆 像素点 这些 个 像素点 进到 你 的 脑子 里面 之后 它 首先 会 抽象 出 边缘 和 方向 信息 你 发现 我 好像 直立 行走 的 对 不 对 然后 进而 你 又 发现 了 更 多 的 轮廓 和 细节 你 发现 我 好像 有 两个 胳膊 两个 腿 是 吧 两个 眼睛 一个 鼻子 一个 嘴 是不是 然后 你 觉得 这 应该 不是 个 昆虫 你 继续 去 看 然后 你 才 会 抽象 出来 原来 这个 人 他 是 李永乐 老师 对 吧 这 就是 人 的 眼睛 是 如何 看出 物体 的 那么 根据 这个 原理 我们 上节 课 谈到 的 著名 的 科学家 杨立昆 他 就 发明 出来 了 一种 能够 实用 的 图像识别 的 方法 称之为 卷积 神经网络 那 这种 方法 简写 叫 CNN 好像 还有 一个 机构 简写 也 是 CNN 是 吧 好 那么 这个 卷积 神经网络 到底 是 怎么回事 呢 下面 我 就 来 介绍 一下 这 里面 会 涉及 到 比较 多 的 数学 内容 我们 首先 来 说 一说 卷积 什么 是 卷积 呢 在 通信 里面 经常 会 谈到 卷积 那么 这里 我们 说 的 卷积 跟 那个 通讯 的 卷积 形式 上 有点 不 一样 那 卷积 是 什么 意思 呢 我们 举个 例子 比如说 我们 有 一幅 图片 我 想 判断 一下 这 幅 图片 是不是 X 我们 知道 这个 X 有 很多种 写法 但是 不管 是 哪 一种 写法 它 都 有 一些 共同 的 特征 比如说 它 中间 有 一个 这样 的 叉 对 不 对 它 有 一个 往 右 下 的 线 还有 一个 往 左下 的 线 对 不 对 越 符合 这些 特征 那么 这幅 图 就 越 有 可能 是 X 对 不 对 所以 卷积 的 作用 就是 我们 希望 用 一种 数学 的方法 然后 怎么样 呢 能够 提取 出 提取 出 这个 图像 中 的 这些 特征 你 这个 图像 需要 一些 特征 那么 这些 特征 我 通过 卷积 的 方法 提取 出来 我们 来举 一个 具体 的 例子 大家 看 我 给出 了 一幅 7×7 的 图片 我 想 让 计算机 告诉 我 这个 7×7 图片 到底 是不是 X 怎么 判断 呢 首先 计算机 会 把 它 转化 成 数字 就是 所有 的 这个 亮 的 地方 设为 1 比如说 这个 地方 是 1 1 1 1 1 对 吧 这 亮 的 地方 就是 1 因为 它 是 纯 黑白 的 那么 所有 黑 的 地方 就是 0 了 于是 我们 把 其它 地方 补上 0 所以 这 幅 图片 在 计算机 看来 就是 这么 一大堆 数字 那么 这 一堆 数字 计算机 要 认 说 它 到底 是 X 呢 还 是不是 X 它 怎么 去 做 呢 首先 要 提取 特征 提取 特征 的 方法 就是 使用 一个 叫做 卷积 核 的 东西 来 做 卷积 运算 卷积 核 也 是 一个 矩阵 一个 方块 这个 方块 一般 是 3×3 或者 5×5 的 比如说 我们 这里 有 一个 卷积 核 这个 卷积 核 它 是 3×3 的 并且 里面 的 数字 是 这样 的 这 三个 数字 它 是 1 其他 的 数字 它 是 0 好 这 就是 我们 的 一个 卷积 核 了 这个 卷积 核 我们 和 左边 的 这个 图像 做 卷积 运算 什么 叫 卷积 运算 呢 它 的 意思 就是 把 这个 卷积 核 放到 图片 上 某 一个 3×3 的 部位 让 它们 对应 元素 相乘 比如说 你 先 把 它 放到 左边 的 这个 部位 然后 盖住 了 盖住 了 之后 它 不是 有 对应 元素 吗 然后 对应 元素 乘起来 就 1 × 0 + 0 × 0 + 0 × 0 + 0 × 0 + ... 这么 一直 加 加完 了 之后 再 把 它 写 到 中间 这个 位置 我 再 说 一遍 就是 把 这个 卷积 核 放到 它 这个 部位 对应 元素 相乘 乘 完 了 之后 相加 再 放到 正 中央 这个 部位 于是 就 会 构成 一张 新 的 图 这张 新 的 图 就 叫做 特征 图 特征 图 的 第一个 元素 就是 把 这个 卷积 核 和 这 一块 元素 对应 相乘 再 相加 我们 仔细 看 就 会 发现 这个 卷积 核 只有 这么 斜 着 的 三个 元素 是 1 其他 全都 是 0 所以 我 只要 把 这里 边 的 这 三个 数 加 起来 是不是 就 应该 是 第一个 结果 了 对 不 对 我们 把 它 算 出来 这个 是 0 这个 是 1 这个 是 1 一加 结果 应该 是 2 对 不 对 特征 图 第一个 元素 就是 2 那 特征 图 第二个 元素 我们 该 怎么 找 呢 很 简单 你 只 需要 把 这个 卷积 核 往 右边 平移 一下 找到 这样 的 一个 方块 是不是 找到 这样 一个 方块 你 把 这个 卷积 核 和 这个 方块 一 叠加 然后 对应 元素 相乘 再 相加 这 叫 卷积 事实上 也 就是 把 第二个 方块 的 这 三个 元素 加 起来 因为 只有 这 三个 数 是 1 其他 都 是 0 那 把 它们 三个 一 相加 结果 是 几 结果 是 0 这 就是 特征 图 的 第二个 元素 你 按照 这种 方法 把 所有 的 元素 都 写 出来 我 把 它 写 完 这样 我们 就 得到 了 所谓 的 特征 图 好 那 咱们 来 解释 一下 你 说 你 干 了 这件 事 之后 到底 得到 了 什么 呢 我们 仔细 看 就 会 知道 这个 卷积 核 只有 斜 着 的 这 3 个 元素 是 1 所以 如果 原来 那 张 图 上 也 是 斜 着 这 3 个 元素 是 1 的话 最后 它们 一 做 卷积 这个 数字 就 会 特别 大 也就是说 我们 提取 到 了 这个 特征 你 在 这 张 图 上 找 一 找 说 哪个 数字 特别 大 这个 数字 特别 大 就 说明 在 这个 部位 特别 满足 这种 斜 着 的 线条 的 特征 对 吗 这个 数字 是 3 也 特别 大 这 就 说明 在 这个 部位 也 有 一个 斜着 右下 的 线条 这个 数字 也 是 3 就 说明 这个 部位 也 有 一个 斜 的 线条 那么 2 和 2 这 两个 部位 就 说明 它 的 特征性 稍 微弱 一点 事实上 你 会 发现 左上 和 右下 这 两个 角 它 虽然 也 有 一个 右下 的 1 和 1 但 它 缺 了 一个 角 对 不 对 缺 了 一个 角 其它 地方 还有 数字 小 的 比如 0 和 1 就 说明 这样 的 部位 它 没有 斜 向 右 下 的 线条 所以 我们 这 一个 卷积 核 其实 就是 对应 了 一个 特征 这个 特征 就是 一个 斜 向 右 下 的 线条 而 在 这个 特征 图 中 那个 数字 比较 大 的 部位 就 说明 这些 个 部位 它 就 满足 这个 特征 其它 的 部位 数字 越 小 它 就 越 不 满足 特征 这 不 就是 用 数学 方法 提取 图像 特征 吗 当然 你 刚才 说 的 这个 卷积 核 它 是 右 下 的 3 个 数字 是 1 所以 就 提取 出来 一个 往 右下方 斜 的 一个 线段 这个 特征 那么 如果 你 想 提出 来 一个 比如说 往 左下 斜 的 线段 的 特征 你 应该 找 什么样 的 卷积 核 呢 那 应该 是 这 3 个 元素 是 1 其他 是 0 对 不 对 你 说 我 想要 一个 竖着 的 线段 那 怎么办 那 就是 这 3 个 元素 是 1 其他 是 0 你 说 我 想要 一个 这样 的 圈 怎么办 那 就是 这 几个 数字 是 1 其他 是 0 总而言之 通过 不同 的 卷积 核 我们 就 能够 对 图像 进行 不同 的 处理 得到 不同 的 特征 图 显示 出来 这种 特征 它 分布 在 图像 的 什么样 的 位置 卷积 之后 下 一个 步骤 就是 池化 池化 还有 就是 激活 我们 来 介绍 一下 这 两个 步骤 什么 叫 池化 呢 这张 特征 图 元素 个数 还是 比较 多 的 你 比如 左上角 左上角 到底 有没有 一个 往 右下方 的 线条 这个 特征 它 有 对 吧 这个 2 这个 3 就 说明 它 已经 有 了

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人脸识别 啥 原理 ？人工智能 （二 ）卷积 神经网络 (1) face recognition|what|principle|artificial intelligence|two|convolution|neural network Was ist das Prinzip der Gesichtserkennung? Künstliche Intelligenz (II) Faltungsneuronale Netze (1) ¿Cuál es el principio del reconocimiento facial? Inteligencia artificial (II) Redes neuronales convolucionales (1) Quel est le principe de la reconnaissance des visages ? Intelligence artificielle (II) Réseaux neuronaux convolutifs (1) 인공 지능 (II) 컨볼루션 신경망 (1) Inteligência Artificial (II) Redes Neuronais Convolucionais (1) What is the principle of facial recognition? Artificial Intelligence (II) Convolutional Neural Networks (1)

各位 同学 大家 好 我 是 李永乐 老师 everyone|students|everyone|good|I|am|Li Yongle|teacher Hello everyone, I am Teacher Li Yongle. 在 上 一 回 咱们 介绍 了 at|last|one|time|we|introduced|past tense marker In the last session, we introduced 人工智能 的 基本 概念 和 算法 artificial intelligence|attributive marker|basic|concept|and|algorithm the basic concepts and algorithms of artificial intelligence. 为 大家 介绍 了 梯度 下降 算法 for|everyone|introduce|past tense marker|gradient|descent|algorithm Introduced the gradient descent algorithm to everyone. 机器 学习 和 神经网络 的 基本 概念 machine|learning|and|neural network|attributive marker|basic|concept The basic concepts of machine learning and neural networks. 有个 小朋友 就 跟 我 说 there is|child|just|with|me|said A little friend just told me. 他 下载 了 一个 人工智能 软件 he|download|past tense marker|one|artificial intelligence|software He downloaded an artificial intelligence software. 可以 通过 拍照 的 方法 来 识别 物体 can|through|taking photos|attributive marker|method|to|identify|objects Objects can be recognized by taking photos. 我 还 特意 试 了 一下 这个 软件 I|also|specifically|try|past tense marker|once|this|software I also specifically tried this software. 发现 这个 软件 不光 能够 识别 出 我们 家 的 狗 discover|this|software|not only|can|recognize|out|our|home|attributive marker|dog I found that this software can not only recognize our dog. 还 能 认出 狗 的 类型 still|can|recognize|dog|attributive marker|type It can also identify the type of dog. 威尔士 柯基 Wales|Corgi Welsh Corgi 大家 知道 计算机 是 如何 进行 图像识别 的 吗 everyone|know|computer|is|how|perform|image recognition|attributive marker|question marker Does everyone know how computers perform image recognition? 那 今天 我们 就 来 介绍 一下 that|today|we|just|come|introduce|a bit Today, we will introduce it. 在 图像识别 里面 最 流行 的 一种 算法 in|image recognition|inside|most|popular|attributive marker|one type|algorithm One of the most popular algorithms in image recognition. 卷积 神经网络 convolution|neural network Convolutional Neural Networks 为了 介绍 卷积 神经网络 in order to|introduce|convolution|neural network To introduce Convolutional Neural Networks 我们 首先 先 来 介绍 一下 视觉 的 原理 we|first|first|come|introduce|briefly|vision|attributive marker|principle We will first introduce the principles of vision 人 和 动物 如何 能够 把 看到 的 图像 person|and|animal|how|can|把|see|attributive marker|image How humans and animals can perceive the images they see 转化 成 他 大脑 中 的 一个 概念 transform|into|his|brain|in|attributive marker|one|concept Convert it into a concept in his brain. 比如 这个 是 猫 那个 是 狗 的 呢 for example|this|is|cat|that|is|dog|attributive marker|emphasis marker For example, this is a cat and that is a dog. 我们 知道 计算机 实际上 是 把 一幅 图 we|know|computer|actually|is|把|one|image We know that computers actually convert an image. 转化 成 一大堆 的 数字 对 吧 convert|into|a pile of|attributive marker|numbers|right|suggestion marker Into a large pile of numbers, right? 然后 通过 训练 就 可以 知道 then|through|training|just|can|know Then, through training, we can know. 这些 数字 代表 一个 什么样 的 含义 these|numbers|represent|one|what kind of|attributive marker|meaning What these numbers represent in terms of meaning. 但是 如果 我们 用上 节课 所说 的 这种 方法 but|if|we|use|class|mentioned|attributive marker|this kind of|method But if we use the method mentioned in the last class. 来 进行 训练 费时 费力 come|conduct|training|time-consuming|labor-intensive Training this way is time-consuming and labor-intensive. 而且 一旦 这个 图片 发生 了 一点 放缩 旋转 moreover|once|this|image|happen|past tense marker|a little|zoom|rotate Moreover, once this image undergoes a slight zoom or rotation 或者 是 一些 变化 or|is|some|changes or some changes 那么 这个 计算机 就 认不出来 了 then|this|computer|just|cannot recognize|emphasis marker then the computer will not recognize it 但是 我们 的 眼睛 效率 就 特别 高 but|we|attributive marker|eyes|efficiency|just|especially|high but our eyes are particularly efficient. 如果 我 看过 一次 汽车 和 摩托车 之后 if|I|have seen|once|car|and|motorcycle|after If I have seen a car and a motorcycle once 我 就 能 立刻 把 它们 的 区别 分辨 出来 I|just|can|immediately|把|them|attributive marker|differences|distinguish|out I can immediately distinguish their differences 下次 再 看到 这个 摩托车 的 时候 next time|again|see|this|motorcycle|attributive marker|time The next time I see this motorcycle 哪怕 这个 摩托车 方向 变 了 even if|this|motorcycle|direction|change|emphasis marker Even if the direction of this motorcycle has changed 位置 变 了 或者 是 它 破损 了 position|changed|emphasis marker|or|is|it|damaged|emphasis marker The position has changed or it is damaged. 我们 依然 能 认出来 它 是 一辆 摩托车 we|still|can|recognize|it|is|one|motorcycle We can still recognize it as a motorcycle. 而 不是 一个 汽车 but|not|one|car And not a car. 这 是 为 什么 呢 this|is|for|why|emphasis marker Why is that? 在 1981 年 的 时候 at|year 1981|attributive marker|time In 1981 1981 年 的 时候 In 1981 诺贝尔 生理学 和 医学奖 授予 给 两位 神经 科学家 Nobel|Physiology|and|Medicine Prize|awarded|to|two|neuroscience|scientists The Nobel Prize in Physiology or Medicine was awarded to two neuroscientists 他们 的 名字 一个 叫做 大卫 · 休伯尔 they|attributive marker|name|one|called|David|Hubble One of their names was David Hubel 还有 一个 是 他 的 合作者 叫做 威泽尔 also|one|is|his|attributive marker|collaborator|called|Weizel Another one is his collaborator named Weizel. 那么 这 两位 科学家 他们 用 猫 做 实验 猫 then|this|two|scientists|they|use|cats|do|experiments|cats So these two scientists conducted experiments using cats. 把 这个 电极 插入 到 猫 的 脑子 当中 去 put|this|electrode|insert|into|cat|attributive marker|brain|inside|to They inserted the electrode into the cat's brain. 然后 给 猫 看 各种各样 不同 的 图片 then|give|cat|see|various kinds|different|attributive marker|pictures Then they showed the cat various different images. 去 研究 猫 脑子 的 反应 go|study|cat|brain|attributive marker|reaction Go study the reactions of cat brains. 结果 他 就 发现 result|he|then|discovered As a result, he found. 这个 跟 视觉 相关 的 这个 大脑 中 的一些 细胞 this|related to|vision|related|attributive marker|this|brain|in|some|cells Some cells in the brain related to vision. 分为 两种 divided into|two kinds Are divided into two types. 第一种 叫做 简单 的 细胞 first type|is called|simple|attributive marker|cell The first type is called simple cells. 这种 简单 的 视觉 神经细胞 this kind of|simple|attributive marker|visual|nerve cells These simple visual neurons. 它 的 特点 是 对 某 一些 线条 是 比较 敏感 的 it|attributive marker|characteristics|is|to|certain|some|lines|is|relatively|sensitive|attributive marker Their characteristic is that they are relatively sensitive to certain lines. 某个 方向 的 线条 出现 了 之后 certain|direction|attributive marker|lines|appear|past tense marker|after After a line in a certain direction appears. 这些 细胞 就 会 比较 敏感 就 能 看 出来 these|cells|then|will|relatively|sensitive|just|can|see|out These cells will be more sensitive and can be detected. 还有 一些 是 比较 复杂 的 细胞 still|some|are|relatively|complex|attributive marker|cells There are also some cells that are more complex. 这些 复杂 的 细胞 不光 能够 对 线条 产生 反应 these|complex|attributive marker|cells|not only|can|to|lines|produce|reactions These complex cells can not only respond to lines. 它 还 能够 对 线条 的 运动 产生 反应 对 吧 it|still|be able to|to|lines|attributive marker|movement|produce|reaction|to|tag question marker They can also respond to the movement of lines, right? 于是 他们 提出 了 这样 的 一个 理论 so|they|propose|past tense marker|such|attributive marker|one|theory So they proposed such a theory. 去 解释 人 的 眼睛 是 如何 看到 物体 的 go|explain|human|attributive marker|eyes|is|how|see|objects|attributive marker To explain how the human eye sees objects. 那么 后来 在 他们 的 启发 下 then|later|in|their|attributive marker|inspiration|under Later, inspired by them, 有 一个 日本 的 科学家 have|one|Japan|attributive marker|scientist there was a Japanese scientist. 名字 叫做 福岛 邦彦 name|is called|Fukushima|Ban Yan His name is Kunihiko Fukushima. 他 就 提出 了 一个 模型 he|just|proposed|past tense marker|one|model He proposed a model. 叫做 神经 认知 模型 called|neural|cognitive|model It's called the neural cognitive model. 就是说 这个 人 他 是 如何 看 出来 It explains how this person perceives things. 这个 物体 是 猫 还是 狗 的 呢 this|object|is|cat|or|dog|attributive marker|emphasis marker Is this object a cat or a dog? 他 说 人 大脑 里面 有 很多 的 皮层 he|says|human|brain|inside|has|many|attributive marker|cortex He said that there are many layers of cortex in the human brain. 是 一层 一层 对 这个 视觉 信号 进行 处理 的 is|one layer|one layer|to|this|visual|signal|carry out|processing|attributive marker It processes the visual signals layer by layer. 你 这个 光 从 眼睛 里面 进去 之后 you|this|light|from|eyes|inside|go in|after This light enters through your eyes. 你 先进 到 第一个 皮层 you|advance|to|first|cortex You first enter the first cortex. 然后 又 进到 第二个 皮层 then|again|enter into|second|cortex Then you enter the second cortex. 然后 又 进到 第三个 皮层 then|again|enter into|third|layer Then you enter the third cortex. 然后 一直 往下 进 then|continuously|downwards|go in Then you keep going down. 那么 可能 有 五六个 皮层 so|possibly|have|five or six|layers Then there may be five or six layers. 每 一个 皮层 every|one|cortex Each layer. 它 对于 这个 信号 的 处理方式 是 不 一样 的 it|regarding|this|signal|attributive marker|processing method|is|not|the same|attributive marker It processes this signal in a different way. 最 开始 刚 进 到 眼睛 的 视网膜 里面 的 时候 most|beginning|just|enter|to|eyes|attributive marker|retina|inside|attributive marker|time At the very beginning, when it first enters the retina in the eye. 实际上 我们 看到 的 光线 是 一 大堆 的 像素点 in fact|we|see|attributive marker|light|is|one|a lot|attributive marker|pixels In fact, the light we see is a bunch of pixels. 一大堆 的 像素点 是 吧 a big pile|attributive marker|pixel points|is|tag question marker A bunch of pixels, right? 然后 在 第一个 皮层 之中 then|in|the first|cortex|among Then, within the first layer. 这些 像素点 抽象 出 一些 特征 these|pixels|abstract|out|some|features These pixels abstract some features. 比如说 边缘 是 吧 for example|edge|is|emphasis marker For example, the edge is, right? 这个 边缘 它 是 具有 方向性 的 是 吧 this|edge|it|is|has|directionality|attributive marker|is|tag question marker This edge has directionality, right? 你 是 横着 的 边缘 呢 还是 竖着 的 边缘 呢 you|are|horizontally|attributive marker|edge|emphasis marker|or|vertically|attributive marker|edge|emphasis marker Is your edge horizontal or vertical? 还是 斜 着 的 边缘 呢 still|slanting|in|attributive marker|edge|emphasis marker Or is it diagonal? 在 某 一个 皮层 中 我们 就 抽象 出 这些 特征 了 in|certain|one|cortex|in|we|just|abstract|out|these|features|emphasis marker In a certain layer, we abstracted these features. 好 找 完 了 这个 特征 之后 good|find|finish|past tense marker|this|feature|after After finding this feature, 继续 下 一个 皮层 就 会 把 这些 特征 组合 起来 continue|next|one|cortex|then|will|put|these|features|combine|together the next layer will continue to combine these features. 形成 什么 呢 form|what|emphasis marker What will it form? 形成 这个 物体 的 轮廓 轮廓 form|this|object|attributive marker|outline|outline Forming the outline of this object. 以及 这个 物体 的 更 多 的 细节 是 吧 and|this|object|attributive marker|more|details|attributive marker|details|is|emphasis marker And more details of this object, right? 大体 来讲 是 轮廓 里边 是 细节 roughly|speaking|is|outline|inside|is|details Generally speaking, the details are within the outline. 然后 最后 我们 再 把 这些 个 轮廓 和 细节 then|finally|we|again|put|these|attributive marker|outlines|and|details Then finally, we will combine these outlines and details. 组合 成 一个 整体 combine|into|one|whole Combine into a whole. 最终 才 会 做出 一个 判断 是 吧 finally|only|will|make|one|judgment|is|right Only then will a judgment be made, right? 这 过程 是 比较 复杂 的 this|process|is|relatively|complex|attributive marker This process is relatively complex. 所以 它 是 有 一层 一层 的 这样 的 关系 so|it|is|have|one layer|one layer|attributive marker|such|attributive marker|relationship So there are layers of relationships like this. 去 认识 到 这个 物体 的 go|know|to|this|object|attributive marker Go to understand this object. 比如说 你 现在 看到 我 for example|you|now|see|me For example, you see me now. 你 说 我 是 李永乐 老师 you|say|I|am|Li Yongle|teacher You say I am Teacher Li Yongle. 但是 你 开始 看到 的 时候 并 不是 我 李永乐 老师 but|you|start|see|attributive marker|time|not|is not|I|Li Yongle|teacher But when you first saw me, I was not Teacher Li Yongle. 你 看到 的 是 一大堆 像素点 you|see|attributive marker|is|a pile of|pixels What you see is a large pile of pixels. 这些 个 像素点 进到 你 的 脑子 里面 之后 these|individual|pixel points|enter into|your|attributive marker|brain|inside|after After these pixels enter your brain, 它 首先 会 抽象 出 边缘 和 方向 信息 it|first|will|abstract|out|edge|and|direction|information it will first abstract edge and direction information. 你 发现 我 好像 直立 行走 的 对 不 对 you|discover|I|seem|upright|walk|attributive marker|correct|not|correct You notice that I seem to be walking upright, right? 然后 进而 你 又 发现 了 更 多 的 轮廓 和 细节 then|further|you|again|discover|past tense marker|more|many|attributive marker|contours|and|details Then you further discover more outlines and details. 你 发现 我 好像 有 两个 胳膊 两个 腿 是 吧 you|discover|I|seem|have|two|arms|two|legs|is|right You find that I seem to have two arms and two legs, right? 两个 眼睛 一个 鼻子 一个 嘴 是不是 two|eyes|one|nose|one|mouth|is it true Two eyes, one nose, and one mouth, isn't it? 然后 你 觉得 这 应该 不是 个 昆虫 then|you|think|this|should|not|a|insect Then you think this shouldn't be an insect. 你 继续 去 看 you|continue|go|watch You continue to watch. 然后 你 才 会 抽象 出来 then|you|only|will|abstract|out Then you will be able to abstract it. 原来 这个 人 他 是 李永乐 老师 对 吧 originally|this|person|he|is|Li Yongle|teacher|right|emphasis marker So this person is Teacher Li Yongle, right? 这 就是 人 的 眼睛 是 如何 看出 物体 的 this|is|human|attributive marker|eyes|are|how|see out|objects|attributive marker This is how the human eye perceives objects. 那么 根据 这个 原理 then|according to|this|principle So, based on this principle, 我们 上节 课 谈到 的 著名 的 科学家 杨立昆 we|last|class|talked about|attributive marker|famous|attributive marker|scientist|Yang Likun the famous scientist Yang Likun we talked about in the last class, 他 就 发明 出来 了 一种 he|just|invented|out|past tense marker|one kind of he invented a method, 能够 实用 的 图像识别 的 方法 able to|practical|attributive marker|image recognition|attributive marker|method that is practical for image recognition. 称之为 卷积 神经网络 referred to as|convolution|neural network It's called Convolutional Neural Network. 那 这种 方法 简写 叫 CNN that|this kind of|method|abbreviation|is called|CNN This method is abbreviated as CNN. 好像 还有 一个 机构 简写 也 是 CNN 是 吧 seems|there is also|one|organization|abbreviation|also|is|CNN|is|right It seems there is also an organization abbreviated as CNN, right? 好 那么 这个 卷积 神经网络 到底 是 怎么回事 呢 good|then|this|convolution|neural network|exactly|is|what is going on|emphasis marker So, what exactly is this Convolutional Neural Network? 下面 我 就 来 介绍 一下 below|I|just|come|introduce|briefly Next, I will introduce a bit. 这 里面 会 涉及 到 比较 多 的 数学 内容 this|inside|will|involve|to|relatively|much|attributive marker|mathematics|content This will involve quite a bit of mathematical content. 我们 首先 来 说 一说 卷积 we|first|to|talk|briefly|convolution First, let's talk about convolution. 什么 是 卷积 呢 what|is|convolution|emphasis marker What is convolution? 在 通信 里面 经常 会 谈到 卷积 in|communication|inside|often|will|talk about|convolution In communication, convolution is often discussed. 那么 这里 我们 说 的 卷积 then|here|we|say|attributive marker|convolution So here, the convolution we are talking about. 跟 那个 通讯 的 卷积 形式 上 有点 不 一样 with|that|communication|attributive marker|convolution|form|on|a bit|not|the same Is somewhat different in form from the convolution in communication. 那 卷积 是 什么 意思 呢 that|convolution|is|what|meaning|emphasis marker So what does convolution mean? 我们 举个 例子 we|give a|example Let's take an example. 比如说 我们 有 一幅 图片 for example|we|have|one|picture For instance, we have an image. 我 想 判断 一下 这 幅 图片 是不是 X I|want|judge|a bit|this|measure word for paintings|image|is or not|X I want to determine whether this image is X. 我们 知道 这个 X 有 很多种 写法 we|know|this|X|have|many kinds|writing styles We know that there are many ways to write this X. 但是 不管 是 哪 一种 写法 but|no matter|is|which|kind|writing style But no matter which way it is written 它 都 有 一些 共同 的 特征 it|all|have|some|common|attributive marker|characteristics it has some common characteristics 比如说 它 中间 有 一个 这样 的 叉 对 不 对 for example|it|in the middle|has|one|like this|attributive marker|fork|correct|not|correct For example, it has a cross like this in the middle, right? 它 有 一个 往 右 下 的 线 it|has|one|towards|right|down|attributive marker|line It has a line going down to the right. 还有 一个 往 左下 的 线 对 不 对 still|one|towards|bottom left|attributive marker|line|correct|not|correct There is also a line going to the lower left, right? 越 符合 这些 特征 more|meet|these|characteristics The more it matches these characteristics, 那么 这幅 图 就 越 有 可能 是 X 对 不 对 then|this|picture|just|more|have|possibility|is|X|correct|not|correct the more likely this image is X, right? 所以 卷积 的 作用 就是 so|convolution|attributive marker|function|is So the role of convolution is 我们 希望 用 一种 数学 的方法 we|hope|use|one kind of|mathematics|method We hope to use a mathematical method. 然后 怎么样 呢 then|how about|emphasis marker So what then? 能够 提取 出 able to|extract|out To be able to extract. 提取 出 这个 图像 中 的 这些 特征 extract|out|this|image|in|attributive marker|these|features To extract these features from this image. 你 这个 图像 需要 一些 特征 you|this|image|need|some|features This image of yours needs some features. 那么 这些 特征 我 通过 卷积 的 方法 提取 出来 then|these|features|I|through|convolution|attributive marker|method|extract|out So I will extract these features using convolution. 我们 来举 一个 具体 的 例子 Let's take a specific example. 大家 看 我 给出 了 一幅 7×7 的 图片 everyone|look|I|provide|past tense marker|one|attributive marker|picture Everyone, look, I have provided a 7×7 image. 我 想 让 计算机 告诉 我 I|want|let|computer|tell|me I want the computer to tell me 这个 7×7 图片 到底 是不是 X this|image|really|is or is not|X whether this 7×7 image is an X or not 怎么 判断 呢 how|judge|emphasis marker How do we determine that? 首先 计算机 会 把 它 转化 成 数字 first|computer|will|object marker|it|convert|into|numbers First, the computer will convert it into numbers. 就是 所有 的 这个 亮 的 地方 设为 1 just|all|attributive marker|this|bright|attributive marker|place|set as Set all the bright areas to 1. 比如说 这个 地方 是 1 1 1 1 1 对 吧 for example|this|place|is|right|tag question marker For example, this area is 1 1 1 1 1, right? 这 亮 的 地方 就是 1 this|bright|attributive marker|place|is The bright areas are 1. 因为 它 是 纯 黑白 的 because|it|is|pure|black and white|attributive marker Because it is pure black and white. 那么 所有 黑 的 地方 就是 0 了 then|all|black|attributive marker|place|is|emphasis marker So all the black areas become 0. 于是 我们 把 其它 地方 补上 0 so|we|put|other|places|fill up Then we fill in the other areas with 0. 所以 这 幅 图片 在 计算机 看来 so|this|measure word for paintings|picture|at|computer|seems Therefore, this image looks like this to the computer. 就是 这么 一大堆 数字 just|so|a big pile of|numbers It's just a big pile of numbers. 那么 这 一堆 数字 计算机 要 认 then|this|a pile of|numbers|computer|need|recognize So this pile of numbers needs to be recognized by the computer. 说 它 到底 是 X 呢 还 是不是 X say|it|on earth|is|X|emphasis marker|still|is or is not|X It needs to determine whether it is X or not X. 它 怎么 去 做 呢 it|how|to|do|emphasis marker How does it do that? 首先 要 提取 特征 提取 特征 的 方法 first|need|extract|features|extract|features|attributive marker|method First, it needs to extract features, and the method for feature extraction. 就是 使用 一个 叫做 卷积 核 的 东西 just|use|one|called|convolution|kernel|attributive marker|thing It is to use something called a convolution kernel. 来 做 卷积 运算 come|do|convolution|operation To perform convolution operations. 卷积 核 也 是 一个 矩阵 一个 方块 convolution|kernel|also|is|one|matrix|one|square The convolution kernel is also a matrix, a square. 这个 方块 一般 是 3×3 或者 5×5 的 this|square|generally|is|or|attributive marker This square is usually 3×3 or 5×5. 比如说 我们 这里 有 一个 卷积 核 for example|we|here|have|one|convolution|kernel For example, we have a convolution kernel here. 这个 卷积 核 它 是 3×3 的 this|convolution|kernel|it|is|attributive marker This convolution kernel is 3×3. 并且 里面 的 数字 是 这样 的 and|inside|attributive marker|numbers|is|this way|attributive marker And the numbers inside are like this. 这 三个 数字 它 是 1 其他 的 数字 它 是 0 this|three|numbers|it|is|other|attributive marker|numbers|it|is These three numbers are 1, and the other numbers are 0. 好 这 就是 我们 的 一个 卷积 核 了 good|this|is|our|attributive marker|one|convolution|kernel|emphasis marker Okay, this is one of our convolution kernels. 这个 卷积 核 this|convolution|kernel This convolution kernel. 我们 和 左边 的 这个 图像 做 卷积 运算 we|and|left side|attributive marker|this|image|do|convolution|operation We perform convolution operation with this image on the left. 什么 叫 卷积 运算 呢 what|is called|convolution|operation|emphasis marker What is convolution operation? 它 的 意思 就是 把 这个 卷积 核 it|attributive marker|meaning|is|to take|this|convolution|kernel Its meaning is to place this convolution kernel. 放到 图片 上 某 一个 3×3 的 部位 put on|image|on|certain|one|attributive marker|position Put it on a certain 3×3 area of the image. 让 它们 对应 元素 相乘 let|them|corresponding|elements|multiply Let the corresponding elements multiply. 比如说 你 先 把 它 放到 左边 的 这个 部位 for example|you|first|put|it|place|left side|attributive marker|this|position For example, you first place it on the left side of this area. 然后 盖住 了 then|cover|emphasis marker Then it was covered. 盖住 了 之后 它 不是 有 对应 元素 吗 After it was covered, isn't there a corresponding element? 然后 对应 元素 乘起来 then|corresponding|elements|multiply together Then multiply the corresponding elements. 就 1 × 0 + 0 × 0 + 0 × 0 + 0 × 0 + ... just It's just 1×0+0×0+0×0+0×0+... 这么 一直 加 加完 了 之后 so|continuously|add|finished adding|past tense marker|after After continuously adding it like this, 再 把 它 写 到 中间 这个 位置 我 再 说 一遍 again|put|it|write|to|middle|this|position|I|again|say|once more then write it to the middle position, I'll say it again. 就是 把 这个 卷积 核 放到 它 这个 部位 just|put|this|convolution|kernel|place into|it|this|position That is to place this convolution kernel at this position. 对应 元素 相乘 乘 完 了 之后 相加 corresponding|element|multiply|times|complete|emphasis marker|after|add Multiply the corresponding elements, and after multiplying, add them up. 再 放到 正 中央 这个 部位 again|put in|exactly|center|this|position Then place it in the center of this area. 于是 就 会 构成 一张 新 的 图 so|then|will|form|one|new|attributive marker|map Thus, it will form a new image. 这张 新 的 图 就 叫做 特征 图 this|new|attributive marker|image|just|is called|feature|image This new image is called a feature map. 特征 图 的 第一个 元素 feature|map|attributive marker|first|element The first element of the feature map. 就是 把 这个 卷积 核 和 这 一块 元素 just|take|this|convolution|kernel|and|this|one piece|element This is to multiply this convolution kernel with this element. 对应 相乘 再 相加 corresponding|multiply|then|add Corresponding elements are multiplied and then summed. 我们 仔细 看 就 会 发现 we|carefully|look|then|will|discover If we look closely, we will find that. 这个 卷积 核 只有 这么 斜 着 的 三个 元素 是 1 this|convolution|kernel|only|this way|slant|in|attributive marker|three|elements|are This convolution kernel has only three elements that are 1, positioned diagonally. 其他 全都 是 0 other|all|are The rest are all 0. 所以 我 只要 把 这里 边 的 这 三个 数 加 起来 so|I|just need to|to|here|side|attributive marker|this|three|numbers|add|together So I just need to add these three numbers on the side here. 是不是 就 应该 是 第一个 结果 了 对 不 对 is it or not|just|should|be|first|result|emphasis marker|right|not|right Shouldn't that be the first result, right? 我们 把 它 算 出来 we|emphasis marker|it|calculate|out Let's calculate it. 这个 是 0 这个 是 1 这个 是 1 this|is|this|is|this|is This is 0, this is 1, this is 1. 一加 结果 应该 是 2 对 不 对 one plus|result|should|be|correct|not|correct One plus the result should be 2, right? 特征 图 第一个 元素 就是 2 feature|image|first|element|is The first element of the feature map is 2. 那 特征 图 第二个 元素 我们 该 怎么 找 呢 that|feature|image|second|element|we|should|how|find|emphasis marker So how should we find the second element of the feature map? 很 简单 very|simple Very simple 你 只 需要 把 这个 卷积 核 往 右边 平移 一下 you|only|need|put|this|convolution|kernel|towards|right side|shift|a bit You just need to shift this convolution kernel to the right a bit 找到 这样 的 一个 方块 是不是 find|this kind of|attributive marker|one|square|is it or not Isn't it finding such a square? 找到 这样 一个 方块 find|such|one|square Find such a square 你 把 这个 卷积 核 和 这个 方块 一 叠加 you|put|this|convolution|kernel|and|this|square|one|superimpose You stack this convolution kernel with this square. 然后 对应 元素 相乘 再 相加 这 叫 卷积 then|corresponding|element|multiply|then|add|this|is called|convolution Then multiply the corresponding elements and add them up; this is called convolution. 事实上 也 就是 把 第二个 方块 的 in fact|also|just|to take|second|square|attributive marker In fact, it is just adding up these three elements of the second square. 这 三个 元素 加 起来 this|three|elements|add|together 因为 只有 这 三个 数 是 1 其他 都 是 0 because|only|this|three|numbers|are|others|all|are Because only these three numbers are 1, the rest are 0. 那 把 它们 三个 一 相加 结果 是 几 that|emphasis marker|them|three|one|add|result|is|how many So what is the result of adding these three together? 结果 是 0 result|is The result is 0. 这 就是 特征 图 的 第二个 元素 this|is|feature|map|attributive marker|second|element This is the second element of the feature map. 你 按照 这种 方法 把 所有 的 元素 都 写 出来 you|according to|this kind of|method|put|all|attributive marker|elements|all|write|out You write out all the elements according to this method. 我 把 它 写 完 I|emphasis marker|it|write|finish I have finished writing it. 这样 我们 就 得到 了 所谓 的 特征 图 this way|we|then|obtain|past tense marker|so-called|attributive marker|feature|map This way, we get what is called the feature map. 好 那 咱们 来 解释 一下 good|then|we|come|explain|briefly Okay, let's explain it a bit. 你 说 你 干 了 这件 事 之后 到底 得到 了 什么 呢 you|say|you|do|past tense marker|this|thing|after|exactly|get|past tense marker|what|emphasis marker What did you actually gain after doing this? 我们 仔细 看 就 会 知道 we|carefully|look|then|will|know If we look closely, we will know. 这个 卷积 核 只有 斜 着 的 这 3 个 元素 是 1 This convolution kernel only has these 3 elements as 1 when tilted. 所以 如果 原来 那 张 图 上 so|if|originally|that|piece|picture|on So if on the original image, 也 是 斜 着 这 3 个 元素 是 1 的话 also|is|slanting|ongoing action marker|this|measure word|element|is|if If these 3 elements are 1, then it is also slanted. 最后 它们 一 做 卷积 这个 数字 就 会 特别 大 finally|they|one|do|convolution|this|number|then|will|especially|large In the end, when they perform convolution, this number will become particularly large. 也就是说 我们 提取 到 了 这个 特征 that is to say|we|extract|to|past tense marker|this|feature In other words, we have extracted this feature. 你 在 这 张 图 上 找 一 找 说 哪个 数字 特别 大 you|on|this|measure word for flat objects|picture|on|find|one|find|say|which|number|especially|big Look for which number is particularly large in this image. 这个 数字 特别 大 this|number|especially|big This number is particularly large. 就 说明 在 这个 部位 just|explain|at|this|location It indicates that in this area. 特别 满足 这种 斜 着 的 线条 的 特征 对 吗 It particularly meets the characteristics of these slanted lines, right? 这个 数字 是 3 也 特别 大 this|number|is|also|particularly|big This number is 3, which is also particularly large. 这 就 说明 在 这个 部位 this|just|explain|at|this|location This indicates that there is a line in this area. 也 有 一个 斜着 右下 的 线条 这个 数字 也 是 3 also|have|one|slanting|bottom right|attributive marker|line|this|number|also|is There is also a diagonal line going down to the right in this area, and this number is also 3. 就 说明 这个 部位 也 有 一个 斜 的 线条 just|explain|this|part|also|have|one|slanting|attributive marker|line This indicates that there is also a diagonal line in this area. 那么 2 和 2 这 两个 部位 then|and|these|two|parts So, the two areas of 2 and 2. 就 说明 它 的 特征性 稍 微弱 一点 just|explain|it|attributive marker|characteristic|slightly|weak|a bit It indicates that its characteristic is slightly weaker. 事实上 你 会 发现 左上 和 右下 这 两个 角 in fact|you|will|find|top left|and|bottom right|these|two|corners In fact, you will find the top left and bottom right corners. 它 虽然 也 有 一个 右下 的 1 和 1 it|although|also|have|one|bottom right|attributive marker|and Although it also has a bottom right 1 and 1. 但 它 缺 了 一个 角 对 不 对 缺 了 一个 角 but|it|lack|past tense marker|one|corner|right|not|right|lack|past tense marker|one|corner But it is missing a corner, right? It is missing a corner. 其它 地方 还有 数字 小 的 other|places|also have|number|small|attributive marker Other places also have small numbers. 比如 0 和 1 就 说明 这样 的 部位 for example|and|just|explain|such|attributive marker|parts For example, 0 and 1 indicate such areas. 它 没有 斜 向 右 下 的 线条 it|does not have|slanting|towards|right|down|attributive marker|lines It does not have diagonal lines going down to the right. 所以 我们 这 一个 卷积 核 so|we|this|one|convolution|kernel So we have this convolution kernel. 其实 就是 对应 了 一个 特征 actually|just|correspond|past tense marker|one|feature In fact, it corresponds to a feature. 这个 特征 就是 一个 斜 向 右 下 的 线条 this|feature|is|one|slanting|towards|right|down|attributive marker|line This feature is a diagonal line going down to the right. 而 在 这个 特征 图 中 那个 数字 比较 大 的 部位 and|in|this|feature|map|in|that|number|relatively|large|attributive marker|area And in this feature map, the areas where the numbers are relatively large, 就 说明 这些 个 部位 它 就 满足 这个 特征 just|explain|these|individual|parts|it|then|meet|this|characteristic indicate that these areas meet this feature. 其它 的 部位 数字 越 小 它 就 越 不 满足 特征 other|attributive marker|parts|number|the more|small|it|then|the more|not|satisfy|characteristics The smaller the number of other parts, the less it meets the characteristics. 这 不 就是 用 数学 方法 提取 图像 特征 吗 this|not|just|use|mathematics|method|extract|image|feature|question marker Isn't this just using mathematical methods to extract image features? 当然 你 刚才 说 的 这个 卷积 核 of course|you|just now|said|attributive marker|this|convolution|kernel Of course, the convolution kernel you just mentioned. 它 是 右 下 的 3 个 数字 是 1 it|is|right|down|attributive marker|measure word|number|is The three numbers in the bottom right are 1. 所以 就 提取 出来 一个 so|just|extract|out|one So, we extract a one. 往 右下方 斜 的 一个 线段 这个 特征 towards|bottom right|diagonal|attributive marker|one|line segment|this|feature A diagonal line segment going to the lower right is this feature. 那么 如果 你 想 提出 来 一个 then|if|you|want|propose|to|one Now, if you want to extract a one. 比如说 往 左下 斜 的 线段 的 特征 for example|towards|bottom left|diagonal|attributive marker|line segment|attributive marker|characteristics For example, the feature of a diagonal line segment going to the lower left. 你 应该 找 什么样 的 卷积 核 呢 you|should|find|what kind of|attributive marker|convolution|kernel|question marker What kind of convolution kernel should you look for? 那 应该 是 这 3 个 元素 是 1 that|should|is|this|counter for items|elements|is It should have these 3 elements as 1. 其他 是 0 对 不 对 other|is|correct|not|correct The others should be 0, right? 你 说 我 想要 一个 竖着 的 线段 那 怎么办 you|say|I|want|one|vertically|attributive marker|line segment|then|what to do You said I want a vertical line segment, what should I do? 那 就是 这 3 个 元素 是 1 其他 是 0 that|is exactly|this|individual|elements|are|others|are So these 3 elements are 1 and the others are 0. 你 说 我 想要 一个 这样 的 圈 怎么办 you|say|I|want|one|this kind of|attributive marker|circle|what to do You said, I want a circle like this, what should I do? 那 就是 这 几个 数字 是 1 其他 是 0 that|is|this|several|numbers|are|others|are So these few numbers are 1 and the others are 0. 总而言之 通过 不同 的 卷积 核 in summary|through|different|attributive marker|convolution|kernel In summary, through different convolution kernels. 我们 就 能够 对 图像 进行 不同 的 处理 we|then|can|on|images|carry out|different|attributive marker|processing We can perform different processing on the images. 得到 不同 的 特征 图 显示 出来 这种 特征 obtain|different|attributive marker|feature|image|display|out|this kind of|feature Obtain different feature maps that display these features. 它 分布 在 图像 的 什么样 的 位置 It shows what kind of position the features are distributed in the image. 卷积 之后 下 一个 步骤 就是 池化 池化 convolution|after|next|one|step|is|pooling|pooling After convolution, the next step is pooling. 还有 就是 激活 still|just|activate Also, activate. 我们 来 介绍 一下 这 两个 步骤 we|come|introduce|briefly|this|two|steps Let's introduce these two steps. 什么 叫 池化 呢 what|is called|pooling|emphasis marker What is pooling? 这张 特征 图 元素 个数 还是 比较 多 的 this|feature|image|element|number|still|relatively|many|attributive marker The number of elements in this feature map is still quite large. 你 比如 左上角 you|for example|top left corner For example, the top left corner. 左上角 到底 有没有 一个 top left corner|on earth|is there|one Does the top left corner have a line going to the bottom right? 往 右下方 的 线条 这个 特征 towards|bottom right|attributive marker|lines|this|feature This feature, does it exist? 它 有 对 吧 it|has|correct|emphasis marker It does, right? 这个 2 这个 3 就 说明 它 已经 有 了 this|this|just|explain|it|already|have|emphasis marker This 2 and this 3 indicate that it already has it.

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