Cześć i zapraszam do działu o splotowych sieciach neuronowych.
Bardzo podekscytowani, że dołączasz do nas także w tej sekcji.
A dzisiaj zamierzamy pokolorować plan ataku, w jaki sposób dowiemy się wszystkiego w tej sekcji.
Tyle się nauczyć.
Zobaczmy, jak podejdziemy do tego.
W porządku, czego uczymy się w sekcji.
Przede wszystkim porozmawiamy o tym, co sieci splotowe są bardzo ważne, aby zrozumieć ostateczny
cel, nad którym pracujesz, zanim zaczniesz pracować nad tym.
Więc usłyszymy, jakie funkcje będą wyglądać na kilka małych przykładów.
Porówna ludzki mózg ze sztucznymi sieciami neuronowymi pod względem rozpoznawania obrazu.
Będzie to świetny samouczek świetlny, który pomoże nam rozpocząć tę część.
Następnie porozmawiamy o kroku 1.
Nurkowanie prosto w to może działać volution.
Tak więc ta część kursu zawiera kilka kroków, które musimy przejść, aby zbudować splotową sieć neuronową i w ten
sposób te podzespoły zostaną rozbite.
Więc to był pierwszy krok operacji ewolucji, dowiemy się wszystkiego o detektorach cech.
Porozmawiamy o tym, które są również filtrami.
Porozmawiamy o przyszłych mapach.
Wiesz, jakie są różne parametry, o które im chodzi, a także rzuca okiem na
niektóre wizualne przykłady.
Następnie porozmawiamy o Etapie 1, część B, w obszarze, który Lehre lub naprawdę warstwa, która jest następnie skorygowana szczuplejsze
jednostki, a my porozmawiamy o tym, dlaczego liniowość nie jest dobra i jak chcemy więcej nieliniowości w naszej sieci
do rozpoznawania obrazu.
Następnie porozmawiamy o łączeniu w kroku 2 i zrozumiemy, jak działa łączenie,
a my powiemy o kilku kwestiach związanych z łączeniem lub łączeniem i innymi podejściami, które
można zastosować do procesu łączenia. .
Również w tym wykładzie będziemy mieli naprawdę świetny przykład, więc pojawi się bardzo wizualne interaktywne narzędzie, które
przyjrzymy się.
Pamiętaj więc, aby pozostać przy końcu wykładu, ponieważ to doda wiele wartości do twojego
procesu uczenia się.
O czym będziemy rozmawiać na koniec.
Krok trzykrotnie spłaszczony.
W tym miejscu dokonamy szybkiego samouczka, jak przejść z połączonych warstw do spłaszczonego
legowiska, a następnie porozmawiamy o pełnych połączeniach.
Jest to bardzo trudny samouczek, który łączy wszystko i umieszcza wszystko w
perspektywie i pokazuje, jak wszystko działa.
Pod koniec dnia i jak te ostatnie neurony rozumieją, jak klasyfikować Umicha, są bardzo ważne.
Tauriel i miejmy nadzieję, że to podsumuje lub w pewnym sensie zestawi wszystko razem dla ciebie.
I wreszcie otrzymamy podsumowanie, które podsumuje wszystko, o czym mówiliśmy.
Jako dodatkową, małą cechę wprowadziłem samouczek dotyczący miękkiego maksimum i krzyżowej entropii.
Nie musisz więc brać tego samouczka, ale myślałem, że będzie to wspaniały dodatek wiedzy, ponieważ są to
terminy, z którymi będziesz się spotykał, gdy zajmujesz się splotowymi sieciami neuronowymi.
Może więc może od razu odejść, może gdy napotkasz te warunki, zawsze będziesz wiedział, że możesz wrócić
do tego kursu i wziąć ten tutorial, aby lepiej zrozumieć, jaka jest miękka Max i krzyżowa
entropia.
A także, jak zawsze w tych artykułach redakcyjnych, będzie wiele zalecanych lektur, które pozwolą Ci
poszerzyć wiedzę i zdobyć więcej.
I w tej notatce nie mogę się doczekać pierwszego tutoriala, który będzie bardzo zabawny i ekscytujący.
S. I do następnego razu cieszyć się głęboką nauką.