สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
และในส่วนของวันนี้เราจะจัดการกับการเรียนรู้ด้วยการสนทนาอย่างลึกซึ้ง
ดังนั้นเราจึงเรียนรู้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นไปอีกแม้กระทั่งขั้นตอนต่อไปดังนั้นเราจึงเริ่มที่จะได้รับการเรียนรู้อย่างง่าย
จากนั้นเราก็นำสิ่งนั้นไปสู่การเรียนรู้ที่ลึกซึ้งและตอนนี้เรากำลังเรียนรู้ที่ซับซ้อนมาก
ลองมาดูกันว่าเราจะพูดคุยกันในเรื่องของสัญชาตญาณ
ส่วนต่างๆจะค่อนข้างเร็ว
มีไม่มากที่เราต้องเพิ่มตราบใดที่เราคุ้นเคยกับเครือข่ายประสาทเทียมและเราจะสัมผัสถึงสิ่งนี้ในตอนท้ายของการทดลองนี้
ดังนั้นวันนี้ในส่วนนี้เราจะพูดถึงการเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับสัญชาตญาณเบื้องหลังสิ่งต่าง ๆ และทำไมมันจึงทรงพลังว่าทำไมมันจึงสำคัญที่จะต้องย้ายออกจากการเรียนรู้ลึก Kule และทำไมการเรียนรู้ลึกเป็นเพียงพื้นฐานการสร้าง
ขั้นตอนสำหรับเราในการโพสต์ไปสู่การเรียนรู้ที่มีความสัมพันธ์ลึกซึ้งและประเภทใดของลู่ทางที่ลึกล้ำสามารถเรียนรู้ลูเซียน
Convolutional CULE เปิดขึ้นกับประเภทของความรู้ที่เปิดกว้างขึ้นและสามารถนำไปใช้ที่ไหน
เราจะมีตัวอย่างบางส่วนจากนั้นเราจะพูดถึงคุณสมบัติที่เหมาะสม
ติดตามหรือสิ้นสุดขั้นตอนการเรียนรู้นอกจากนี้ที่มีประสิทธิภาพมากกับแนวคิดทั้งหมดของการเรียนรู้ลึก
และเราจะพูดถึงสัญชาตญาณเบื้องหลัง
เป็นหัวข้อที่ค่อนข้างซับซ้อน
แต่อย่างไรก็ตามเราจะแยกแยะสัญชาตญาณในแง่ที่ค่อนข้างง่ายและจากนั้นฉันจะให้การอ้างอิงเพิ่มเติมที่คุณสามารถอ่านข้อมูลเกี่ยวกับคุณสมบัติของ Tracy หากคุณต้องการทราบรายละเอียดเพิ่มเติม
แต่สำคัญ สำหรับเราที่จะได้รับปรีชาญาณลงเพราะเราจะใช้มันในแง่การปฏิบัติเพราะเราเจาะลึกหัวข้อที่ซับซ้อนมากขึ้นตอนนี้เราต้องเพิ่มองค์ประกอบพิเศษหรือพิเศษเหล่านี้ให้กับตัวแทนของเราหรืออัลกอริทึมการเรียนรู้ของเรา เพื่อให้พวกเขาสามารถจัดการกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนเหล่านี้และนำทางพวกเขาได้สำเร็จ
และแน่นอนในส่วนนี้เพราะเรากำลังพูดถึงเครือข่ายประสาทเทียมแนะนำให้คุณตรวจสอบหมายเลข x
ไปยังเครือข่ายประสาทเทียม
อีกครั้งถ้าคุณทำหลักสูตรการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งแล้วคุณก็คุ้นเคยกับข้อมูลนี้อยู่แล้วเพื่อให้คุณสามารถดำเนินการกับบทเรียนเหล่านี้อย่างปลอดภัยเกี่ยวกับการเรียนรู้ Kule
ทางอารมณ์
หากคุณยังไม่ได้เรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกล้ำแน่นอนว่าเป็นความคิดที่ดีที่จะดูเครือข่ายประสาทเทียมและดูสัญชาติญาณเหล่านั้น
ชาร์ลส์ที่นั่นเพื่อให้คุณเข้าใจได้ดียิ่งขึ้นว่าภาพถูกประมวลผลโดยโครงข่ายประสาทเพื่อค้นหาคุณสมบัติและอะไรคือสิ่งที่เลเยอร์
convolutional ทั้งหมดเกี่ยวกับการรวมกลุ่ม
Lares เลเยอร์แบนและวิธีการทำงานทั้งหมดเพื่อหาพารามิเตอร์บางอย่างเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม หรือนั่นอธิบายภาพนั้นดังนั้นเราจะใช้มันเป็นอินพุตในเครือข่ายประสาทของเราแทนที่จะเป็นเวกเตอร์ที่เรากำลังพูดถึง
แต่เพิ่มเติมเกี่ยวกับที่ในการกวดวิชาต่อไป
ดังนั้นหากคุณยังไม่เห็นการควบคุมเหล่านั้นเราจะแนะนำให้คุณตรวจสอบพวกมันเพื่อให้เร็วขึ้นด้วยหรือรีเฟรชความรู้ในเครือข่ายประสาทเทียมของ Cullerton
โดยรวมแล้วเรามีหัวข้อที่น่าตื่นเต้นและคุณจะเห็นได้ว่าสัญชาตญาณ Tournelles มีความหมายมากมายเท่าที่คุณสามารถทำได้
คุณจะสามารถกระโดดเข้าสู่ด้านการปฏิบัติของสิ่งต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว
ดังนั้นในบันทึกย่อนั้นฉันได้เห็นบทช่วยสอนแรกเสมอ
และจนกว่าจะสนุกกับ AI