Bonjour et bienvenue au cours sur l'intelligence artificielle.
Et la section d'aujourd'hui, nous allons nous attaquer à l'apprentissage CULE par convolution profonde.
Nous sommes donc en train de faire un apprentissage en profondeur, même un pas en avant. Nous avons donc commencé par refroidir en gagnant
cet apprentissage simple.
Ensuite, nous avons pris cela pour un apprentissage en profondeur et maintenant nous prenons un apprentissage par convolution trop profond.
Voyons donc ce que nous allons discuter en termes d'intuition.
Différentes sections vont être assez rapides.
Il ne faut pas ajouter grand chose tant que nous maîtrisons les réseaux de neurones convolutionnels et nous en parlerons à
la fin de cet essai.
Donc, dans cette section, nous allons parler aujourd’hui de relations profondes qui apprennent l’intuition sous-jacente
et de la raison pour laquelle il est si puissant pourquoi il est si important de s’éloigner de l’apprentissage en profondeur de
Kule et pourquoi l’apprentissage en profondeur n’est qu’un élément fondamental Passez pour nous sur les postes d’apprentissage relationnel
profond et quels types de cheminements profonds l’apprentissage convolutionnel lucien Lucian ouvre
vers quels types de cheminements les connaissances ouvrent et où elles peuvent être appliquées.
Nous aurons quelques exemples de cela, puis nous parlerons de l’admissibilité.
Tracez ou terminez l’apprentissage en ajoutant un ajout puissant au concept d’apprentissage en profondeur.
Et nous parlerons de l'intuition derrière cela.
C’est un sujet assez complexe, mais nous allons néanmoins décomposer
l’intuition en termes assez simples, puis je vous donnerai quelques références supplémentaires où vous pourrez
en savoir plus sur l’éligibilité de Tracy si vous souhaitez approfondir, mais
c’est important. pour que nous puissions comprendre l'intuition parce que nous allons l'utiliser de manière pratique,
car nous approfondissons des sujets beaucoup plus complexes, maintenant que nous devons ajouter ces éléments supplémentaires à nos agents ou à nos algorithmes d'apprentissage. afin
qu'ils puissent réellement gérer ces environnements complexes et y naviguer avec succès.
Et bien sûr, dans cette section, étant donné que nous parlons de réseaux de neurones convolutifs, il est vivement recommandé
de vérifier un nombre x pour les réseaux de neurones convolutifs.
Encore une fois, si vous avez fait des apprentissages profonds au cours, vous connaissez déjà déjà ces
informations afin de pouvoir poursuivre en toute sécurité ces tutoriels sur l’apprentissage émotionnel profond de Kule.
Si vous n'avez pas fait l'apprentissage approfondi bien sûr, alors c'est une bonne idée d'examiner les réseaux de neurones convolutionnels
et de voir ces intuitions.
Charles afin que vous compreniez mieux comment les images sont traitées par les réseaux de neurones afin de
rechercher des caractéristiques. Quelles sont les couches convolutives de la mise en commun des couches d'aplatissement et comment tout
cela fonctionne-t-il pour définir des paramètres décrivant l'environnement? ou qui décrivent cette image et par conséquent, nous
allons les utiliser comme entrées dans nos réseaux de neurones au lieu du vecteur
dont nous parlons.
Mais plus à ce sujet dans le prochain tutoriel.
Donc, si vous n'avez pas encore vu ces contrôles, nous vous conseillerons de les vérifier pour vous familiariser avec
les réseaux de neurones illusionnels de Cullerton ou les actualiser.
Au total, nous avons une section passionnante et comme vous pouvez voir ce que beaucoup de tournelles intuitives signifie que
vous pouvez.
Vous serez capable de sauter très rapidement dans le côté pratique des choses.
Donc, sur cette note, j'ai toujours vu le premier tutoriel.
Et jusque-là, profitez de l'IA.