Bonjour et bienvenue dans la section sur les réseaux de neurones convolutionnels.
Super excité que vous vous joigniez à nous pour cette section également.
Et aujourd'hui, nous allons colorier le plan d'attaque, comment allons-nous tout apprendre dans cette section.
Il y a tellement de choses à apprendre.
Voyons comment nous allons aborder cela.
Très bien ce que nous apprenons dans la section.
Tout d’abord, nous allons parler des réseaux de convolution qui sont vraiment très importants pour comprendre l’objectif
final sur lequel vous travaillez avant de commencer réellement à l’atteindre.
Nous verrons donc quelles fonctionnalités examineront quelques exemples.
Comparera le cerveau humain aux réseaux de neurones artificiels en termes de reconnaissance d'image.
Ce sera donc un didacticiel léger et amusant pour nous permettre de commencer cette section.
Ensuite, nous parlerons de l'étape 1.
Plonger directement dans l'opération de volution possible.
Ainsi, cette partie du cours contient plusieurs étapes que nous devons suivre afin de construire un réseau de neurones à convolution et c’est ainsi
que ces composants internes vont être brisés.
Nous allions donc tout apprendre sur les détecteurs de fonctions.
Nous parlerons de ceux qui sont aussi des filtres.
Nous parlerons de futures cartes.
Et vous savez quels sont les différents paramètres et quels sont les différents paramètres. Regardez aussi
quelques exemples visuels.
Ensuite, nous parlerons de l’Etape 1, partie B du royaume que vous avez Lehre ou couche vraiment qui est ensuite rectifiée
unité plus maigre et nous expliquerons pourquoi la linéarité n’est pas bonne et pourquoi nous voulons plus de non-linéarité dans notre réseau
pour la reconnaissance d’image.
Ensuite, nous parlerons de la mise en commun
de l’étape 2 et nous comprendrons le fonctionnement de la
mise en commun. .
De plus, dans cette conférence, nous aurons un exemple vraiment cool, il y aura donc un outil interactif très visuel que
nous allons examiner.
Assurez-vous donc de vous en tenir à la fin de cette conférence car cela va ajouter beaucoup de
valeur à votre processus d'apprentissage.
Ce que nous allons discuter à la fin là.
Troisième étape d'aplatissement.
Nous allons donc commencer ici par un rapide tutoriel sur la procédure à suivre pour passer de vos couches en pool à votre
repaire de mise à plat, puis nous allons parler de connexions complètes.
Ceci est un tutoriel très charnu qui met tout en place et met tout en perspective
et vous montre en fait comment tout fonctionne.
À la fin de la journée et comment ces neurones finaux comprennent comment classer Umich très très important.
Tauriel et, espérons-le, résumera ou mettra tout en place pour vous.
Et enfin, nous aurons un résumé qui résumera tout ce dont nous avons parlé.
Et comme petite fonctionnalité supplémentaire, j'ai inclus un tutoriel sur le logiciel Max et l'entropie croisée.
Vous n’avez donc pas à suivre ce didacticiel, mais j’ai pensé que ce serait un excellent complément de connaissances, car
ce sont des termes que vous rencontrerez lorsqu’il s’agit de réseaux de neurones à convolution.
Alors peut-être peut-être prendre tout de suite, peut-être que quand vous rencontrerez ces termes, vous saurez toujours que vous pouvez
revenir à ce cours et suivre ce tutoriel pour mieux comprendre ce que sont le soft Max et
l'entropie croisée.
Et comme toujours dans ces éditoriaux, il y aura beaucoup de lectures recommandées pour que vous puissiez aller
plus loin et obtenir plus de connaissances.
Et sur cette note, je suis impatient de voir le premier tutoriel que cela va être très amusant et excitant.
S. Et jusqu'à la prochaine fois, profitez d'un apprentissage en profondeur.