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<title>Caught in the Net</title>
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<h1 class="project-name">Caught in the Net</h1>
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<div class="post">
<h1 class="post-title">Capire il Machine Learning (parte 3)</h1>
<span class="post-date">15 Nov 2016</span>
<h2 id="riconoscimento-delle-immagini">Riconoscimento delle immagini</h2>
<p>Il machine learning viene utilizzato anche per il riconoscimento delle immagini.
La tipologia di rete neurale utilizzata per questa applicazione è chiamata rete neural a convoluzione ( <strong>convolutional neural networks</strong>), abbreviata CNN.</p>
<p>Innanzitutto consideriamo che ogni immagine può essere codificata come una matrice di valori</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2016/8.jpg" alt="pixel"></p>
<p>Vediamo ora quali sono le operazioni compiute da una <strong>CNN</strong> per riconoscere delle immagini.</p>
<h4 id="convoluzione">Convoluzione</h4>
<p>Durante la fase di apprendimento, la rete neurale analizza moltissime immagini (categorizzate) utilizzando dei &quot;filtri&quot;, ovvero delle funzioni che mescolate all&#39;input originale permettono di evidenziare dei pattern nell&#39;immagine.
Questi pattern corrispondono alle caratteristiche proprie di un oggetto (quali possono essere ad esempio per un uccello il becco, le piume, le ali) e nel caso queste sono presenti, possiamo riconoscere l&#39;immagine.</p>
<p>In questo esempio l&#39;immagine di Wally é mescolata (l&#39;operazione si chiama <strong>convoluzione</strong>) con un filtro &quot;a cerchio&quot; che risponde molto bene a caratteristiche come quella di possedere degli occhi.</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2016/bluefilter.png" alt="waldoblue"></p>
<p>La <strong>convoluzione</strong> é un&#39;operazione che ha la proprietà di essere indipendente dalla posizione. Non importa la posizione degli occhi, quando applichiamo la <strong>convoluzione</strong> su un&#39;immagine con un filtro &quot;a cerchio&quot; notiamo che gli occhi sono presenti.</p>
<h4 id="subsampling">Subsampling</h4>
<p>Ogni segnale contiene del &quot;rumore&quot;, ovvero degli elementi che la allontanano dal comportamento ideale. </p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2016/ideal.jpg" alt="ideal"></p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2016/real.jpg" alt="real"></p>
<p>Attraverso il subsampling possiamo ridurre il rumore e rendere il nostro algoritmo meno suscettibile a queste piccole variazioni; benché l&#39;immagine abbia una risoluzione minore, i pattern rimangono.</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2016/sub.png" alt="waldosub"></p>
<h4 id="connessione-completa">Connessione completa</h4>
<p>Alla fine dell&#39;analisi tutte le caratteristiche estrapolate vengono considerate nell&#39;insieme e in questo modo possiamo capire a quale categoria appartiene l&#39;immagine.</p>
<p>Questo procedimento a livello algoritmo si esplicita con una connessione completa fra tutti i nodi della rete neurale che possono poi restituire l&#39;output (probabilità che l&#39;immagine appartenga ad una determinata categoria).</p>
<h4 id="fase-di-rinforzo">Fase di rinforzo</h4>
<p>Durante il training é presente un&#39;ultima fase (o strato), chiamato più propriamente <strong>loss layer</strong>. Questo strato provvede a dare un <strong>feedback</strong> alla rete neurale analizzando l&#39;output in relazione ai dati di partenza (ovvero le immagini già categorizzate).</p>
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