Hallo und herzlich willkommen bei der Sektion über konvolutionelle neuronale Netze.
Super aufgeregt, dass Sie uns auch in diesem Bereich begleiten.
Und heute werden wir den Angriffsplan abfärben, wie wir alles in diesem Abschnitt lernen werden.
Es gibt so viel zu lernen.
Mal sehen, wie wir das angehen werden.
Alles klar, was wir im Abschnitt lernen.
Zunächst werden wir darüber sprechen, welche Faltungsnetzwerke wirklich wichtig sind, um das Endziel zu verstehen,
auf das Sie hinarbeiten, bevor Sie tatsächlich daran arbeiten.
Wir werden also hören, welche Features einige kleine Beispiele betrachten werden.
Vergleicht das menschliche Gehirn mit künstlichen neuronalen Netzwerken in Bezug auf die Bilderkennung.
Es wird also ein unterhaltsames, leichtes Tutorial sein, um uns für diesen ganzen Abschnitt einzuführen.
Dann sprechen wir über Schritt 1.
Beim direkten Eintauchen kann es zu einem unruhigen Betrieb kommen.
Dieser Teil des Kurses beinhaltet also einige Schritte, die wir durchlaufen müssen, um ein neuronales Faltungsnetzwerk aufzubauen, und so
werden diese internen Elemente aufgelöst.
Dies war also Schritt eins der Evolutionsoperation. Wir lernen alles über Merkmalsdetektoren.
Wir sprechen darüber, welche auch Filter sind.
Wir werden über zukünftige Karten sprechen.
Und Sie wissen, was die verschiedenen Parameter sind, die sie bedeuten, und werfen Sie einen Blick auf
einige visuelle Beispiele.
Dann sprechen wir über Schritt 1, Teil B, den Bereich, in dem Sie Lehre oder wirklich Schicht bilden, der dann die
schlankere Einheit korrigiert wird, und wir werden darüber sprechen, warum Linearität nicht gut ist und wie wir mehr Nichtlinearität in unserem
Netzwerk zur Bilderkennung wünschen.
Dann sprechen wir über das Pooling von Schritt 2 und werden verstehen, wie das Pooling funktioniert. Wir
werden speziell über das Pooling von Max sprechen. Außerdem erwähnen wir ein paar Dinge über Pooling oder Pooling und andere
Ansätze, die Sie beim Pooling-Prozess verwenden können .
In diesem Vortrag haben wir ein wirklich cooles Beispiel, also wird es ein sehr visuelles interaktives Werkzeug geben, das wir
uns ansehen werden.
Vergewissern Sie sich also, dass Sie am Ende der Vorlesung bleiben, da dies Ihren
Lernprozess erheblich verbessern wird.
Was wir am Ende dort besprechen werden.
Schritt drei Abflachung.
Hier werden wir ein kurzes Tutorial darüber geben, wie Sie von Ihren gepoolten Schichten zu Ihrem flachen Lager
gehen können, und dann werden wir über vollständige Verbindungen sprechen.
Dies ist ein sehr fleischiges Tutorial, das alles zusammenfügt, alles in die richtige Perspektive bringt
und Ihnen tatsächlich zeigt, wie alles funktioniert.
Am Ende des Tages und wie diese letzten Neuronen verstehen, wie man Umich sehr wichtig einordnen kann.
Tauriel und hoffentlich wird das alles zusammenfassen oder irgendwie zusammenstellen.
Und schließlich haben wir eine Zusammenfassung, die alles, worüber wir gesprochen haben, zusammenfasst.
Und als extra kleines Feature habe ich ein Tutorial über Soft Max und Cross Entropy beigelegt.
Sie müssen dieses Tutorial nicht nehmen, aber ich dachte, es wäre eine großartige Ergänzung des Wissens, denn dies
sind Begriffe, auf die Sie beim Umgang mit konvolutionellen neuronalen Netzwerken stoßen werden.
Vielleicht nehmen Sie es vielleicht gleich mit. Vielleicht werden Sie, wenn Sie auf diese Begriffe stoßen, immer wissen, dass Sie
zu diesem Kurs zurückkehren und dieses Tutorial nehmen können, um besser zu verstehen, was Soft Max und Cross
Entropie sind.
Und wie immer in diesen Leitartikeln wird es eine Menge empfohlener Lektüre für Sie geben, um sich
weiterzuentwickeln und mehr Wissen zu erhalten.
In diesem Sinne kann ich es kaum erwarten, im ersten Tutorial zu sehen, dass dies sehr lustig und aufregend wird.
S. Und bis zum nächsten Mal tiefes Lernen genießen.