Ciao e bentornati al corso di deep learning.
Quindi abbiamo imparato molto in questa sezione del corso.
Riassumiamo ciò di cui abbiamo parlato.
Va bene, eccoci qui.
Abbiamo iniziato con un'immagine di input a cui abbiamo applicato più rivelatori di caratteristiche diverse o chiamati
anche filtri per creare queste mappe di funzioni.
E questo comprende la nostra tana convoluzionale.
applicato il reglue o l'unità lineare rettificata per rimuovere ogni chiarezza o aumentare la non-linearità nelle nostre immagini.
Quindi, sopra a quella cruciale Lehre, abbiamo
Quindi abbiamo applicato una tana di raggruppamento alla nostra tana convoluzionale.
Quindi, da ogni singola mappa delle caratteristiche, abbiamo creato una mappa delle funzionalità e in pratica il tiro Lehre ha
molti vantaggi.
Lo scopo principale del Lair di tiro è assicurarsi di avere uno speciale invariante spaziale nelle nostre
immagini.
Quindi, in pratica, se qualcosa si inclina o si attorciglia o è un po 'diverso dallo scenario ideale, allora possiamo
ancora cogliere quella caratteristica e tirare in modo significativo riduce la dimensione delle nostre immagini.
Inoltre, il pooling aiuta ad evitare qualsiasi tipo di sovradattamento dei nostri dati o del modello generale ai dati perché semplicemente
si libera di molti di quei dati.
Ma allo stesso tempo, il pooling conserva le funzionalità principali che stiamo cercando solo perché il modo in cui sono state utilizzate le
istruzioni e il pool è stato il pooling massimo.
Quindi abbiamo appiattito tutte le immagini raggruppate in un lungo vettore o colonna di tutti questi valori e l'abbiamo inserita in
una rete neurale artificiale e questo è stato un appiattimento graduale.
quindi abbiamo questo ultimo livello completamente connesso Lehre finale che esegue il voto verso le classi che
seguiamo e poi tutto questo è addestrato attraverso una propagazione in avanti e un processo di propagazione posteriore.
E la Fase 4 è una rete neurale artificiale completamente connessa in cui tutte queste caratteristiche sono
elaborate attraverso una rete e
Molte iterazioni e ai parchi e alla fine abbiamo una rete neurale ben definita.
E.
Un'altra cosa importante è che non solo i pesi sono addestrati nella parte del
lavoro dei neuroni artificiali, ma anche i rilevatori di caratteristiche sono addestrati e regolati nello stesso processo decente degli ingredienti e che ci permettono di elaborare
le migliori mappe di caratteristiche.
alla fine otteniamo una rete neurale convoluzionale completamente addestrata in grado di riconoscere le immagini e classificarle.
E
Quindi eccoci.
È così che funzionano le reti neuronali convoluzionali.
E ora dovresti essere totalmente a tuo agio con questo concetto e pronto a passare alle applicazioni pratiche.
Se desideri fare qualche lettura aggiuntiva, c'è un grande blog di L. D. per sciogliere dal 2016.
Puoi vedere il link lassù in fondo.
Quindi il blog si chiama The Nine deep learning papers che devi sapere sulla comprensione della terza
parte della CNN.
E questo blog ti offre in effetti una breve panoramica di nove diverse CNN
create da persone come te, licken e altri che puoi quindi proseguire e studiare ulteriormente.
Quindi ci saranno un sacco di novità che saranno totalmente nuove per te e che dovrai capire, ma tieni a mente
questo blog sono questi nove documenti in mente e anche se non sei pronto per passare
adesso forse dopo i tutorial pratici forse dopo aver fatto un po 'di formazione aggiuntiva
nello spazio dell'apprendimento profondo, puoi quindi fare riferimento a questi lavori e idealmente penso che otterrai molto valore attraverso
la ricerca attraverso le reti neurali di altre persone e come hanno strutturato .
architettura delle reti neurali perché le reti neurali e le reti neurali convoluzionali non fanno eccezione.
Possono esserci reti illusorie e questo ti aiuterà a capire quali sono le migliori pratiche e
perché le persone hanno fatto certe cose in un certo modo e questo ti aiuterà con la tua
Sono come una sfida di architettura, devi escogitare un'idea e poi strutturarla, quindi modificarla e modificarla
per ottenere il miglior design possibile e le migliori prestazioni possibili e ottimali.
Quindi eccoci.
Siamo noi per oggi.
Spero vi sia piaciuto il tutorial di oggi e tutta questa sezione e non vedo l'ora di vederti la prossima volta.
Fino ad allora godere di un apprendimento profondo.