Hallo en welkom bij de sectie over convolutionele neurale netwerken, super enthousiast dat je ook voor deze
sectie met ons meedoet.
En vandaag gaan we het aanvalsplan inkleuren.
Hoe gaan we alles leren in deze sectie?
Er is zoveel te leren.
Eens kijken, hoe gaan we dit aanpakken?
Oke.
Wat we in de sectie zullen leren, allereerst, we zullen het hebben over wat convolutionele netwerken eigenlijk
zijn.
Heel belangrijk om het einddoel waar je naartoe werkt te begrijpen voordat je er daadwerkelijk naartoe gaat
werken.
Dus we zullen weten welke functies een paar kleine voorbeelden zullen bekijken.
We zullen het menselijk brein vergelijken met kunstmatige neurale netwerken in termen van beeldherkenning.
Dus het zal een leuke lichte Turrill zijn om ons op weg te helpen voor deze hele sectie.
Dan zullen we het hebben over stap één, rechtstreeks in convolutieoperaties rijden.
Dit deel van de cursus bevat dus verschillende stappen die we moeten doorlopen om een convolutief neuraal netwerk te
bouwen.
En zo zullen deze tutorials worden opgesplitst.
Dus deze wordt stap één.
De evolutie-operatie zal alles leren over functiedetectoren waar we het over zullen hebben, die ook filters
zijn.
We zullen het hebben over feature maps.
En, weet je, wat zijn de verschillende parameters daar, wat betekenen ze.
En we zullen ook enkele visuele voorbeelden bekijken.
Dan hebben we het over stap één.
Deel B, er is een waardelaag of een relu-laag, de gerectificeerde Leanyer-eenheid.
En we zullen het hebben over waarom lineariteit niet goed is en hoe we meer non-lineariteit in ons netwerk willen
voor beeldherkenning.
Daarna bespreken we stap twee pooling en begrijpen we hoe pooling werkt.
We zullen het specifiek hebben over max pooling.
En we zullen ook een paar dingen noemen over, ik bedoel, trekken of sommige en andere benaderingen die je kunt
gebruiken bij het proces van trekken.
Ook in deze lezing zal een heel gaaf voorbeeld te zien zijn.
Er zal dus een zeer visuele, interactieve tool zijn waar we naar gaan kijken.
Blijf dus zeker tot het einde van die lezing, want dat zal veel waarde toevoegen
aan je leerproces.
Wat we daar aan het eind gaan bespreken, stap drie afvlakken.
Dus hier zullen we.
Het wordt een korte zelfstudie over hoe u van uw samengevoegde lagen naar uw afgeplatte laag kunt gaan.
En dan gaan we het hebben over volledige verbindingen.
Dit is de zeer vlezige tutorial die alles samenvoegt en alles in perspectief plaatst en je eigenlijk laat
zien hoe alles werkt aan het eind van de dag en hoe die laatste neuronen begrijpen hoe afbeelding heel, heel
belangrijk materiaal moet worden geclassificeerd.
En hopelijk zal dat alles voor je samenvatten of een beetje op een rijtje zetten.
En tot slot hebben we een samenvatting die alles samenvat waar we het over hebben gehad.
En als een extra kleine functie heb ik een tutorial over softmax en cross-entropie toegevoegd.
Deze hoef je dus helemaal niet te nemen.
Maar ik dacht dat het een geweldige toevoeging van kennis zou zijn, want dit zijn termen die je tegenkomt als je
te maken hebt met een soort convolutionele neurale netwerken.
Dus misschien, misschien meteen meenemen.
Als je deze termen tegenkomt, weet je misschien altijd dat je terug kunt komen naar deze cursus en deze tutorial kunt
volgen om beter te begrijpen wat softmax en cross-entropie zijn.
En ook, zoals altijd, tijdens deze tutorials, zal er veel aanbevolen literatuur voor je zijn om je vaardigheden verder
te ontwikkelen en meer kennis op te doen.
En wat dat betreft, ik kan niet wachten om je te zien bij de eerste zelfstudie.
Dit wordt een heel leuk en spannend gedeelte en tot de volgende keer, veel plezier met diep leren.