Cześć i witam z powrotem na kursie na temat sztucznej inteligencji.
W dzisiejszym dziale zajmiemy się głęboko splotowym uczeniem się CULE.
Dlatego też podejmujemy głęboką naukę, nawet o kolejny krok, więc zaczęliśmy ochłonąć, zdobywając proste
nauczanie.
Potem wzięliśmy to do głębokiego uczenia się i teraz bierzemy zbyt głęboką naukę konwergencji.
Zobaczmy więc, co omówimy w kategoriach intuicji.
Różne sekcje będą dość szybkie.
Nie musimy wiele dodawać, o ile dobrze znamy splotowe sieci neuronowe, a dotkniemy tego
pod koniec tego procesu.
Więc dzisiaj w tej części będziemy rozmawiać o głębokim związku uczącym się intuicji stojącej za
rzeczami i dlaczego jest tak potężna, dlaczego tak ważne jest, aby odejść od głębokiego uczenia się Kule'a i dlaczego głębokie uczenie się
jest tylko podstawową budową, w której jest tylko krok naprzód dla nas w kierunku głębokiego uczenia się
relacji i jakie głębokie możliwości może Lucian splotowe uczenie się CULE otwiera
się na to, jakie drogi otwiera się wiedza i gdzie można ją zastosować.
Będziemy mieli kilka przykładów tego, a następnie porozmawiamy o kwalifikowalności.
Śledzenie lub koniec krok nauka bardzo potężny dodatek do całej koncepcji głębokiego uczenia się.
I porozmawiamy o intuicji za tym.
Jest to dość złożony temat, ale mimo wszystko
podzielimy intuicję w dość prosty sposób, a następnie dam ci dodatkowe referencje, gdzie
możesz przeczytać o kwalifikowalności Tracy, jeśli chcesz wejść w szczegóły,
ale jest to ważne abyśmy intuicyjnie pomijali, ponieważ będziemy używać tego w praktyce, ponieważ
zajmiemy się bardziej złożonymi tematami, kiedy musimy dodać te dodatkowe lub dodatkowe elementy do naszych agentów lub do naszych algorytmów uczenia się
aby mogli faktycznie obsługiwać te złożone środowiska i skutecznie nimi nawigować.
I oczywiście w tej sekcji, ponieważ mówimy o splotowych sieciach neuronowych, wysoce wskazane jest
sprawdzenie liczby x dla splotowych sieci neuronowych.
Jeszcze raz, jeśli zrobiłeś głębokie uczenie się na kursach, to już jesteś już zaznajomiony z
tymi informacjami, więc możesz bezpiecznie kontynuować te samouczki na temat głębokiego uczucia emocjonalnego Kule.
Jeśli nie zrobiłeś oczywiście głębokich uczonych, to jest to świetny pomysł, aby spojrzeć na splotowe sieci neuronowe i
spojrzeć na te intuicje.
Charles, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób obrazy są przetwarzane przez sieci neuronowe w celu wyszukania cech
i jakie są wszystkie splotowe warstwy dotyczące łączenia Lares w warstwy spłaszczające i jak wszystko działa, aby wymyślić
pewne parametry o tym, które opisują środowisko lub które opisują ten obraz i dlatego będziemy używać
tych danych jako danych wejściowych w naszych sieciach neuronowych zamiast tego wektora,
o którym mówimy.
Ale o tym więcej w następnym samouczku.
Więc jeśli jeszcze nie widziałeś tych kontrolek, radzimy je sprawdzić, aby przyspieszyć lub odświeżyć
wiedzę na temat iluzorycznych sieci neuronowych Cullertona.
W sumie mamy ekscytującą sekcję i jak widać, jak wiele intuicji oznacza, że Tournelles
można.
Będziesz mógł szybko przejść do praktycznej strony rzeczy.
Więc w tej notatce zawsze widziałem pierwszy samouczek.
A do tego czasu ciesz się AI.