สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ส่วนบนเครือข่ายประสาทเทียม
รู้สึกตื่นเต้นเป็นอย่างยิ่งที่คุณเข้าร่วมกับเราในส่วนนี้เช่นกัน
และวันนี้เราจะลงสีแผนการที่จะโจมตีเราจะเรียนรู้ทุกสิ่งในส่วนนี้ได้อย่างไร
มีอะไรมากมายให้เรียนรู้
เรามาดูกันว่าเราจะเข้าใกล้เรื่องนี้อย่างไร
เอาล่ะสิ่งที่เราเรียนรู้ในส่วนนี้
ก่อนอื่นเราจะพูดคุยเกี่ยวกับเครือข่าย convolutional ที่สำคัญจริง ๆ
เพื่อทำความเข้าใจกับเป้าหมายสุดท้ายที่คุณกำลังทำงานก่อนที่คุณจะเริ่มทำงานจริง
ดังนั้นเราจะได้ยินว่าฟีเจอร์ใดบ้างที่จะดูตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ
จะเปรียบเทียบสมองมนุษย์กับเครือข่ายประสาทเทียมในแง่ของการรับรู้ภาพ
ดังนั้นมันจะเป็นการสอนแบบเบา ๆ เพื่อให้เราเริ่มต้นในส่วนนี้ทั้งหมด
จากนั้นเราจะพูดถึงขั้นตอนที่ 1
การดำน้ำในแนวตรงสามารถทำให้เกิดการระเหยได้
ดังนั้นส่วนนี้ของหลักสูตรประกอบด้วยหลายขั้นตอนที่เราจำเป็นต้องดำเนินการเพื่อสร้างเครือข่ายประสาทเทียมและนั่นคือวิธีที่ internals เหล่านี้จะถูกทำลาย
นี่จะเป็นขั้นตอนหนึ่งในการวิวัฒนาการเราจะเรียนรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับเครื่องตรวจจับคุณสมบัติ
เราจะพูดถึงสิ่งที่เป็นตัวกรอง
เราจะพูดถึงแผนที่ในอนาคต
และคุณรู้ว่าพารามิเตอร์ต่างกันคืออะไรพวกมันหมายถึงอะไรและดูตัวอย่างที่มองเห็นได้ด้วยเช่นกัน
จากนั้นเราจะพูดถึงขั้นตอนที่ 1 ส่วน B
ซึ่งเป็นดินแดนที่คุณ Lehre หรือเลเยอร์จริงๆซึ่งเป็นหน่วยลีนที่แก้ไขแล้วและเราจะพูดถึงว่าทำไม linearity ไม่ดีและเราต้องการความไม่เชิงเส้นมากขึ้นในเครือข่ายของเรา
จากนั้นเราจะพูดถึงขั้นที่ 2 การรวมกำไรกันและจะเข้าใจว่าการรวมกำไรเป็นอย่างไรเราจะพูดถึง
Max pooling โดยเฉพาะและเรายังพูดถึงสองสามอย่างเกี่ยวกับฉันหมายถึงการรวมกำไรหรือการรวมกำไรกันและวิธีอื่น ๆ
.
นอกจากนี้ในการบรรยายครั้งนี้เราจะมีตัวอย่างเจ๋งจริง ๆ ดังนั้นจะมีเครื่องมือแบบโต้ตอบภาพที่เราจะดู
ดังนั้นอย่าลืมปิดท้ายการบรรยายเพราะนั่นจะเป็นการเพิ่มคุณค่าให้กับกระบวนการเรียนรู้ของคุณ
สิ่งที่เราจะพูดถึงในตอนท้ายมี
ขั้นตอนที่สามแบน
ดังนั้นที่นี่เราจะเป็นแบบฝึกหัดสั้น ๆ
เกี่ยวกับวิธีการดำเนินการจากเลเยอร์รวมไปถึงถ้ำแบนของคุณจากนั้นเราจะพูดคุยเกี่ยวกับการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบ
นี่คือบทช่วยสอนที่เต็มไปด้วยเนื้อสัตว์ที่รวบรวมทุกอย่างเข้าด้วยกันและทำให้ทุกอย่างเป็นมุมมองและแสดงให้คุณเห็นว่าทุกอย่างทำงานได้ดี
ในตอนท้ายของวันและวิธีการที่เซลล์ประสาทสุดท้ายเหล่านั้นเข้าใจวิธีการจำแนกมิชที่สำคัญมาก
ทอเรียลและหวังว่าจะสรุปหรือรวมทุกอย่างเข้าด้วยกันเพื่อคุณ
และในที่สุดเราก็จะมีบทสรุปซึ่งจะสรุปทุกสิ่งที่เราพูดถึง
และเป็นคุณสมบัติพิเศษเล็ก ๆ น้อย ๆ ฉันได้รวมการสอนเกี่ยวกับ soft Max และ cross entropy
ดังนั้นคุณไม่ต้องทำแบบฝึกหัดนี้ แต่ฉันคิดว่ามันจะเป็นการเพิ่มความรู้อย่างมากเพราะเป็นคำศัพท์ที่คุณจะเจอเมื่อต้องรับมือกับเครือข่ายประสาท
ดังนั้นบางทีอาจจะใช้เวลาทันทีเมื่อคุณเจอคำศัพท์เหล่านี้คุณจะรู้ได้ว่าคุณสามารถกลับมาที่หลักสูตรนี้และใช้บทช่วยสอนนี้เพื่อทำความเข้าใจให้ดีขึ้นว่า Soft Max
และ Cross Entropy คืออะไร
และเช่นเคยตลอดทั้งบทบรรณาธิการเหล่านี้จะมีการอ่านที่แนะนำจำนวนมากเพื่อให้คุณเพิ่มความรู้และรับความรู้เพิ่มเติม
และในบันทึกย่อนั้นฉันแทบอดใจรอที่จะไม่ได้ดูบทช่วยสอนแรกนี้จะสนุกและน่าตื่นเต้นมาก
เอส และต่อไปจนกว่าจะเพลิดเพลินกับการเรียนรู้ลึก