الأسبوع 6

$$\gdef \sam #1 {\mathrm{softargmax}(#1)}$$ $$\gdef \vect #1 {\boldsymbol{#1}} $$ $$\gdef \matr #1 {\boldsymbol{#1}} $$ $$\gdef \E {\mathbb{E}} $$ $$\gdef \V {\mathbb{V}} $$ $$\gdef \R {\mathbb{R}} $$ $$\gdef \N {\mathbb{N}} $$ $$\gdef \relu #1 {\texttt{ReLU}(#1)} $$ $$\gdef \D {\,\mathrm{d}} $$ $$\gdef \deriv #1 #2 {\frac{\D #1}{\D #2}}$$ $$\gdef \pd #1 #2 {\frac{\partial #1}{\partial #2}}$$ $$\gdef \set #1 {\left\lbrace #1 \right\rbrace} $$ % My colours $$\gdef \aqua #1 {\textcolor{8dd3c7}{#1}} $$ $$\gdef \yellow #1 {\textcolor{ffffb3}{#1}} $$ $$\gdef \lavender #1 {\textcolor{bebada}{#1}} $$ $$\gdef \red #1 {\textcolor{fb8072}{#1}} $$ $$\gdef \blue #1 {\textcolor{80b1d3}{#1}} $$ $$\gdef \orange #1 {\textcolor{fdb462}{#1}} $$ $$\gdef \green #1 {\textcolor{b3de69}{#1}} $$ $$\gdef \pink #1 {\textcolor{fccde5}{#1}} $$ $$\gdef \vgrey #1 {\textcolor{d9d9d9}{#1}} $$ $$\gdef \violet #1 {\textcolor{bc80bd}{#1}} $$ $$\gdef \unka #1 {\textcolor{ccebc5}{#1}} $$ $$\gdef \unkb #1 {\textcolor{ffed6f}{#1}} $$ % Vectors $$\gdef \vx {\pink{\vect{x }}} $$ $$\gdef \vy {\blue{\vect{y }}} $$ $$\gdef \vb {\vect{b}} $$ $$\gdef \vz {\orange{\vect{z }}} $$ $$\gdef \vtheta {\vect{\theta }} $$ $$\gdef \vh {\green{\vect{h }}} $$ $$\gdef \vq {\aqua{\vect{q }}} $$ $$\gdef \vk {\yellow{\vect{k }}} $$ $$\gdef \vv {\green{\vect{v }}} $$ $$\gdef \vytilde {\violet{\tilde{\vect{y}}}} $$ $$\gdef \vyhat {\red{\hat{\vect{y}}}} $$ $$\gdef \vycheck {\blue{\check{\vect{y}}}} $$ $$\gdef \vzcheck {\blue{\check{\vect{z}}}} $$ $$\gdef \vztilde {\green{\tilde{\vect{z}}}} $$ $$\gdef \vmu {\green{\vect{\mu}}} $$ $$\gdef \vu {\orange{\vect{u}}} $$ % Matrices $$\gdef \mW {\matr{W}} $$ $$\gdef \mA {\matr{A}} $$ $$\gdef \mX {\pink{\matr{X}}} $$ $$\gdef \mY {\blue{\matr{Y}}} $$ $$\gdef \mQ {\aqua{\matr{Q }}} $$ $$\gdef \mK {\yellow{\matr{K }}} $$ $$\gdef \mV {\lavender{\matr{V }}} $$ $$\gdef \mH {\green{\matr{H }}} $$ % Coloured math $$\gdef \cx {\pink{x}} $$ $$\gdef \ctheta {\orange{\theta}} $$ $$\gdef \cz {\orange{z}} $$ $$\gdef \Enc {\lavender{\text{Enc}}} $$ $$\gdef \Dec {\aqua{\text{Dec}}}$$

الجزء اﻷول من المحاضرة

ناقشنا ثلاثة تطبيقات للشبكات العصبية الالتفافية. بدأنا بالتعرف على الأرقام وتطبيقها في تحديد رمز بريدي مكون من 5 أرقام. في موضوع الكشف عن العناصر (object detection) تحدثنا عن كيفية استخدام معمارية متعددة المقاييس في تطبيقات الكشف عن الوجوه. أخيرًا، رأينا كيف يتم استخدام الشبكات العصبية الالتفافية في مهام التجزئة الدلالية (semantic segmentation) مع أمثلة ملموسة في نظام الرؤية الروبوتية وتجزئة العناصر في بيئة مدنية.

الجزء الثاني من المحاضرة

ندرس الشبكات العصبية المتكررة، مشاكلها والتقنيات الشائعة للتخفيف من هذه المشكلات. نراجع بعد ذلك مجموعة متنوعة من الوحدات التي تم تطويرها لحل مشكلات نموذج الشبكات العصبية المتكررة كالانتباه، و وحدات GRU (وحدة البوابات المتكررة)، و LSTM (الذاكرة قصيرة المدى المطولة)، و Seq2Seq.

تطبيق عملي

ناقشنا معمارية نماذج Vanilla RNN و LSTM و قارننا الأداء بينهما. ترث LSTM مزايا RNN، مع تحسين نقاط ضعف RNN من خلال تضمين “خلية ذاكرة” لتخزين المعلومات في الذاكرة لفترات طويلة من الزمن. تتفوق نماذج LSTM بشكل كبير على نماذج RNN.



Ali elfilali