بسم الله الرحمن الرحیم
این بخش دوم آموزش شبکه های کانولوشن هست . تصاویر زیادی این اموزش داره خصوصا اخر و یکسری از فرمول ها رو هم مجبور شدم از word عکس بگیرم. حواستون باشه که اگه جایی چیزی باید باشه و نیست بدونید عکس لود نشده! انشاالله سرفرصت داکیومنت این هم برای دانلود قرار میدم.
لایه Convolutional
لایه کانولوشن هسته اصلی تشکیل دهنده شبکه عصبی کانولوشن است, و توده خروجی آن را میتوان بصورت یک توده سه بعدی از نورون ها تفسیر کرد. به زبان ساده تر یعنی اینکه خروجی این لایه یک توده سه بعدی است . برای درک بهتر این مسئله شبکه های عصبی معمولی را در نظر بگیرید . در شبکه های عصبی معمولی هر لایه چیزی جز لیستی(یک بعدی همانند یک مستطیل!) از نورون ها نبود که هر نورون خروجی خاص خود را تولید میکرد و نهایتا یک لیست از خروجی ها که متناظر با هر نورون بود حاصل میشد . اما در شبکه عصبی کانولوشن بجای یک لیست ساده ما با یک لیست سه بعدی (یک مکعب !) مواجه هستیم که نورونها در سه بعد آن مرتب شده اند. در نتیجه خروجی این مکعب نیز یک توده سه بعدی خواهد بود . تصاویر زیر این مفهوم و تفاوت بین این دو مفهوم را بهتر بیان میکند .
در اینجا ما در مورد جزییات اتصالات نورون ها و نحوه قرارگیری آنها در فضا و طرح اشتراک پارامتر آنها صحبت میکنیم .
خلاصه و درک شهودی مسئله :
پارامترهای لایه کانولوشن شامل مجموعه ای از فیلترهای قابل یادگیری هستند. هر فیلتر از لحاظ مکانی کوچک بوده [۱] اما در امتداد عمق توده ورودی ادامه پیدا میکند. به زبان ساده تر میتوان اینطور گفت که ما با یک توده سه بعدی مواجه هستیم . این توده سه بعدی دارای یک طول و عرض و یک عمق است. اگر فرض کنیم عمق ما برابر با x باشد به این معناست که ما x برش (قاچ) از توده خواهیم داشت. بعنوان مثال اگر عمق برابر با ۱ باشد ما با یک ماتریس ساده (آرایه دوبعدی) مواجه هستیم که دارای طول و عرض است . حال اگر عمق برابر با ۲ باشد یعنی ما دارای دو ماتریس هستیم . یعنی در هر عمق در اصل یک ماتریس وجود دارد. بنابر این زمانی که ما میگوییم فیلتر مورد نظر در امتداد یا راستای عمق ادامه میابد به این معناست که این فیلتر بر روی تمامی ماتریس ها (برش های توده ورودی ) اعمال میشود.
یک توده سه بعدی با عمق برابر با ۲ که بصورت عمودی برش داده شده است .
در زمان forward pass ما هر فیلتر را در امتداد پهنا (width) و ارتفاع (height) ورودی میلغزانیم (در اصل convolve میکنیم ) با این کار ما یک نگاشت فعال سازی(Activation Map) دو بعدی برای آن فیلتر ایجاد میکنیم. همانطور که ما فیلتر را در عرض ورودی میلغزانیم (slide میدهیم) ضرب نقطه ای بین ورودی های فیلتر با ورودی را هم انجام میدهیم . بصورت شهودی, شبکه, فیلترهایی که در زمان مشاهده برخی از ویژگی های خاص در بعضی موقعیتهای مکانی در ورودی فعال میشوند را یاد میگیرد . با انباشته کردن این نگاشتهای فعال سازی (Activation Maps) برای تمامی فیلترها در راستای بُعد عمق ,توده خروجی کامل بدست می آید . هر مدخل در این توده خروجی را میتوان بعنوان خروجی یک نورون که تنها به ناحیه کوچکی در ورودی نگاه میکند در نظر گر