Xin chào và chào mừng bạn trở lại khóa học về Trí tuệ nhân tạo.
Trong phần hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến việc học Q phức hợp sâu.
Vì vậy, chúng tôi đang tiến hành học sâu để tiến thêm một bước nữa.
Vì vậy, ban đầu chúng tôi bắt đầu với.
Q Học cách học đơn giản.
Sau đó, chúng tôi chuyển nó sang học sâu, và bây giờ chúng tôi chuyển nó sang học sâu, phức hợp.
Vì vậy, hãy xem những gì chúng ta sẽ thảo luận về trực giác.
Phần trực giác sẽ diễn ra khá nhanh chóng.
Không có nhiều thứ mà chúng ta cần bổ sung miễn là chúng ta đã quen thuộc với mạng nơ-ron phức hợp và chúng ta sẽ đề cập đến
vấn đề này vào cuối chương trình hôm nay.
Vì vậy, hôm nay trong phần này, chúng ta sẽ nói về sâu, phức hợp, học trực giác đằng
sau mọi thứ và tại sao nó lại mạnh mẽ như vậy, chính xác tại sao việc bỏ học sâu lại quan trọng đến vậy và tại sao học
sâu chỉ là một khối xây dựng cơ bản. nó chỉ là một bước cho chúng tôi trên con đường học sâu,
tích chập và loại học tập tích chập sâu sẽ mở ra cho bạn những con đường nào.
Kiến thức mở ra cho bạn những con đường nào và nó có thể được áp dụng ở đâu.
Chúng tôi sẽ có một số ví dụ về điều đó và sau đó chúng tôi sẽ nói về dấu vết đủ điều
kiện hoặc học theo MN Step, một bổ sung rất mạnh mẽ cho toàn bộ khái niệm về học sâu và chúng tôi sẽ nói về trực giác đằng sau đó.
Đó là một chủ đề khá phức tạp, nhưng tuy nhiên chúng tôi sẽ phân tích trực giác bằng những thuật
ngữ khá đơn giản, và sau đó tôi sẽ cung cấp cho bạn một số tài liệu tham khảo bổ sung để bạn có thể đọc về dấu vết tính đủ điều kiện nếu bạn
muốn đi vào chi tiết hơn.
Nhưng điều quan trọng là chúng tôi phải nắm bắt được trực giác bởi vì chúng tôi
sẽ sử dụng nó trong các điều kiện thực tế, bởi vì chúng tôi đang nghiên cứu các chủ đề phức tạp hơn nhiều khi chúng tôi cần
thêm các yếu tố bổ sung này vào các tác nhân của chúng tôi hoặc cho các thuật toán học chính của chúng tôi để chúng thực sự có thể xử lý các
môi trường phức tạp này và điều hướng chúng thành công.
Và tất nhiên, trong phần này, vì chúng ta đang nói về mạng nơ-ron tích chập, nên bạn nên
xem phụ lục số hai về mạng nơ-ron tích hợp.
Một lần nữa, nếu bạn đã thực hiện khóa học về độ tuổi học sâu, v.v., thì bạn đã quen thuộc
với thông tin này.
Vì vậy, bạn có thể tiếp tục một cách an toàn với các hướng dẫn này về cách học sâu và phức hợp.
Nếu bạn chưa thực hiện khóa học tập dữ liệu học sâu, thì bạn nên xem xét các mạng nơ-ron
phức hợp và xem các hướng dẫn trực giác ở đó để bạn hiểu rõ hơn cách hình
ảnh được xử lý bởi mạng nơ-ron để tìm kiếm các tính năng và những gì toàn bộ các lớp phức hợp là về các lớp
tổng hợp, các lớp làm phẳng và cách tất cả chúng hoạt động để đưa ra
một số tham số về điều đó.
Mô tả môi trường hoặc điều đó, mô tả hình ảnh đó, và do đó chúng tôi sẽ sử dụng chúng làm đầu vào cho
mạng nơ-ron của chúng tôi thay vì vectơ đó, mà chúng tôi đang nói đến.
Nhưng nhiều hơn về điều đó trong hướng dẫn tiếp theo.
Vì vậy, nếu bạn chưa xem những hướng dẫn đó, chúng tôi khuyên bạn nên xem chúng để bắt kịp
hoặc làm mới kiến thức của bạn về mạng nơ-ron chuyển động.
Nói chung, chúng tôi có một phần thú vị và như bạn có thể thấy, không có nhiều hướng
dẫn bằng trực giác, nghĩa là bạn có thể sẽ nhanh chóng đi vào khía cạnh thực tế của mọi thứ.
Vì vậy, trên lưu ý đó, tôi rất nóng lòng được gặp bạn trong bài hướng dẫn đầu tiên.
Và cho đến lúc đó, hãy tận hưởng tôi.