Bună ziua și bineveniți înapoi la cursul de inteligență artificială.
Și în secțiunea de astăzi vom aborda învățarea profundă a CULE-ului convoluțional.
Așadar, luăm o învățătură profundă, chiar și un alt pas, astfel încât inițial am început să ne rătăcească câștigând
învățarea simplă.
Apoi am luat-o la învățătură profundă și acum luăm învățătură prea profundă.
Deci, să vedem ce vom discuta în termeni de intuiție.
Secțiuni diferite vor fi destul de rapide.
Nu avem multe de adăugat, atâta timp cât suntem familiarizați cu rețelele neuronale convoluționale și vom atinge acest
lucru spre sfârșitul acestui proces.
Deci, astăzi în această secțiune vom vorbi despre învățarea profundă a relației dintre intuiția din spatele lucrurilor
și de ce este atât de puternică de ce este foarte important să se îndepărteze de învățarea profundă a Kule și de ce învățarea
profundă este doar un element de bază în care este doar o pas pentru noi pe poziții de învățare
profundă în relație și ce fel de căi adânci poate învăța Lucian convoluțional CULE
să deschidă la ce fel de drumuri cunoașterea se deschide și unde poate fi aplicată.
Vom avea câteva exemple și apoi vom vorbi despre eligibilitate.
Urmăriți sau sfătuiți pasul învățând un plus foarte puternic al întregului concept de învățare profundă.
Și vom vorbi despre intuiția din spatele ei.
Este un subiect destul de complex, dar totuși vom distruge intuiția
în termeni destul de simpli și apoi vă voi da câteva referințe suplimentare în care puteți citi
despre eligibilitatea Tracy dacă doriți să mergeți în mai multe detalii, dar este
important pentru ca noi să facem intuiția în jos pentru că vom folosi acest lucru în termeni practici, pentru
că ne îndreptăm spre subiecte mult mai complexe, acum că trebuie să adăugăm aceste elemente suplimentare sau suplimentare agenților noștri sau algoritmilor noștri de învățare astfel încât aceștia
să poată trata cu adevărat aceste medii complexe și să le navigheze cu succes.
Și, bineînțeles, în această secțiune, pentru că vorbim de rețele neuronale convoluționale, este foarte recomandabil să
verificați un număr x pentru rețele neuronale convoluționale.
Încă o dată, dacă ați realizat cursuri profunde de învățare la curs, atunci deja sunteți deja familiarizat cu
aceste informații, astfel încât să puteți continua în siguranță cu aceste tutoriale pe învățarea profundă emoțională Kule.
Dacă nu ați făcut binele de învățare profundă, atunci este o idee minunată să priviți rețele neuronale convoluționale și să
vă uitați la aceste intuiții.
Charles acolo, astfel încât să înțelegeți mai bine cum sunt procesate imaginile de către rețelele neuronale pentru a căuta caracteristici
și care sunt toate straturile convoluționale sunt legate de punerea în comun a straturilor de aplatizare și cum funcționează totul
pentru a veni cu câțiva parametri despre care descriu mediul sau care descriu acea imagine și, prin urmare,
le vom folosi pe acestea ca intrări în rețelele noastre neuronale în locul acelui
vector despre care vorbim.
Dar mai multe despre asta în următorul tutorial.
Deci, dacă nu ați văzut acele controale, vă vom sfătui să le verificați pentru a
vă îmbunătăți cunoștințele despre rețelele neuronale iluzorii Cullerton.
În general, avem o secțiune captivantă și după cum puteți vedea ce multe intuiții de la Tournelles înseamnă
că poți.
Veți putea să sarăți foarte repede în partea practică a lucrurilor.
Deci, pe acea notă, am văzut dintotdeauna primul tutorial.
Și până atunci să vă bucurați de AI.