WEBVTT 00:00.570 --> 00:04.920 Bonjour et bon retour au cours d’apprentissage en profondeur. J’espère que vous 00:04.920 --> 00:10.950 suivrez parfaitement ces didacticiels d’intuition et que vous aurez eu la chance de jouer avec tout ce que 00:11.010 --> 00:15.930 nous avons appris jusqu’à présent. La bonne nouvelle est que c'est une étape très simple 00:15.930 --> 00:21.900 et que ce tutoriel va être très rapide et que nous pourrons ensuite passer aux prochaines choses intéressantes. 00:21.900 --> 00:28.830 Très bien, nous avons jusqu’à présent obtenu la carte de Lehre extraite tirée. C’est après avoir appliqué l’opération de convolution 00:28.830 --> 00:34.020 à notre image, puis appliqué la mise en commun au résultat de la collision de 00:34.020 --> 00:35.120 l’image concernée. 00:35.140 --> 00:37.460 Et alors qu'est-ce qu'on va faire si cette carte d'entités puled. 00:37.590 --> 00:41.380 Eh bien, nous allons le prendre et nous allons l'aplatir dans une colonne. 00:41.640 --> 00:47.130 Donc, fondamentalement, il suffit de prendre les numéros ligne par ligne et de les mettre dans cette colonne longue. 00:47.190 --> 00:53.670 Et la raison en est que nous voulons plus tard introduire cela dans un réseau de neurones artificiels 00:53.670 --> 00:55.310 pour un traitement ultérieur. 00:55.320 --> 00:59.850 Voici donc ce à quoi cela ressemble quand vous 00:59.850 --> 01:07.890 avez plusieurs couches de pooling ou que vous avez les leviers de tirage avec de nombreuses cartes d'entités puled 01:07.890 --> 01:15.230 et que vous les aplatissez afin que vous les inséri entrées pour un réseau de neurones artificiels. 01:15.450 --> 01:19.220 Et pour résumer tout cela, nous avons une image d'entrée. 01:19.410 --> 01:27.340 Nous y appliquons une convolution et n'oublions pas la fonction des unités linéaires rectifiées rectifiées que nous 01:27.350 --> 01:29.920 appliquons également après la révolution. 01:30.060 --> 01:39.330 Ensuite, nous appliquons la mise en commun, puis nous mettons tout à plat dans un long vecteur qui sera notre couche d'entrée 01:39.420 --> 01:47.210 pour un réseau de neurones artificiels. Nous découvrirons le fonctionnement exact de ce dernier dans le prochain didacticiel. 01:47.220 --> 01:50.010 J'espère que vous avez apprécié la session d'aujourd'hui et vous attend avec impatience la prochaine fois. 01:50.010 --> 01:51.720 Jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.