Hola y bienvenidos al curso de inteligencia artificial.
Y en la sección de hoy vamos a abordar el aprendizaje CULE convolucional profundo.
Así que estamos tomando un aprendizaje profundo, incluso un paso más, así que originalmente comenzamos a enfriarnos ganando el
aprendizaje simple.
Luego lo llevamos a un aprendizaje profundo y ahora estamos tomando un aprendizaje convolucional demasiado profundo.
Entonces veamos lo que vamos a discutir en términos de intuición.
Las diferentes secciones van a ser bastante rápidas.
siempre que estemos familiarizados con las redes neuronales convolucionales, y trataremos esto al final de esta prueba.
No es necesario agregar mucho,
Así que hoy en esta sección vamos a hablar sobre la relación profunda aprendiendo la intuición detrás
de las cosas y por qué es tan poderoso por qué es tan importante alejarse del aprendizaje profundo de Kule y por qué el aprendizaje
profundo es solo un elemento básico en el que es solo una paso para nosotros en los postes para el
aprendizaje de relaciones profundas y qué tipo de avenidas profundas puede abrir el aprendizaje CULE convolucional
de Lucian a qué tipo de vías abre el conocimiento y dónde se puede aplicar.
Tendremos algunos ejemplos de eso y luego hablaremos sobre la elegibilidad.
Rastreo o paso final aprendiendo una adición muy poderosa al concepto completo de aprendizaje profundo.
Y hablaremos sobre la intuición detrás de eso.
Es un tema bastante complejo, pero sin embargo vamos a desglosar
la intuición en términos bastante simples y luego le daré algunas referencias adicionales donde puede
leer acerca de la elegibilidad de Tracy si desea entrar en más
detalles, pero es importante para que podamos intuir la intuición porque vamos a usar eso en términos
prácticos porque estamos profundizando en temas mucho más complejos ahora que necesitamos agregar estos elementos extra o adicionales a nuestros agentes o a nuestros algoritmos
de aprendizaje para que puedan manejar estos entornos complejos y navegarlos con éxito.
de redes neuronales convolucionales, es muy recomendable que compruebes un número x para las redes neuronales convolucionales.
Y, por supuesto, en esta sección porque estamos hablando
Una vez más, si ha realizado ejercicios de aprendizaje profundo en el curso, ya está familiarizado con
esta información, por lo que puede continuar con estos tutoriales sobre el profundo aprendizaje emocional de Kule.
Si no has hecho los ejercicios profundos, por supuesto, es una buena idea mirar las redes neuronales
convolucionales y observar esas intuiciones.
y cuáles son las capas convolucionales para agrupar a Lares las capas de aplanamiento y cómo funciona todo
para encontrar algunos parámetros que describan el entorno. o que describan esa imagen y, por lo tanto, vamos
a utilizarlos como entradas en nuestras redes neuronales en lugar de ese vector del que estamos hablando.
Charles allí para que entiendas mejor cómo las redes neuronales procesan las imágenes
para buscar las características
Pero más sobre eso en el próximo tutorial.
Entonces, si todavía no ha visto esos controles, le aconsejamos que los revise para ponerse al día o
refrescar el conocimiento sobre las redes neuronales ilusorias de Cullerton.
En general, tenemos una sección emocionante y, como pueden ver, muchos intuición de Tournelles significa que
se puede.
Podrás saltar al lado práctico de las cosas muy rápidamente.
Entonces, en esa nota, siempre he visto el primer tutorial.
Y hasta entonces, disfruta de la IA.