Halo dan selamat datang di bagian jaringan saraf convolutional.
Sangat senang bahwa Anda bergabung dengan kami untuk bagian ini juga.
Dan hari ini kita akan menghilangkan rencana serangan bagaimana kita akan mempelajari segala sesuatu di bagian ini.
Banyak yang harus dipelajari.
Mari kita lihat bagaimana kita akan mendekati ini.
Baiklah apa yang kita pelajari di bagian ini.
Pertama-tama kita akan berbicara tentang apa sebenarnya jaringan konvolusional yang sangat penting untuk memahami tujuan akhir yang
sedang Anda upayakan sebelum Anda benar-benar mulai bekerja ke arah itu.
Jadi kita akan mendengar fitur apa yang akan melihat beberapa contoh kecil.
Akan membandingkan otak manusia dengan jaringan saraf tiruan dalam hal pengenalan gambar.
Jadi itu akan menjadi tutorial ringan yang menyenangkan untuk membantu kita memulai seluruh bagian ini.
Kemudian kita akan berbicara tentang Langkah 1.
Menyelam langsung ke dalamnya dapat melakukan operasi volution.
Jadi bagian dari Kursus ini berisi beberapa langkah yang perlu kita lalui untuk membangun jaringan saraf convolutional dan itulah
bagaimana internal ini akan dipecah.
Jadi ini akan menjadi langkah pertama operasi evolusi kita akan belajar segalanya tentang fitur detektor.
Kami akan berbicara tentang yang juga filter.
Kami akan berbicara tentang peta masa depan.
Dan Anda tahu bagaimana perbedaan parameter yang mereka maksud dan melihat beberapa contoh
visual juga.
Kemudian kita akan berbicara tentang Langkah 1 Bagian B ranah Anda Lehre atau benar-benar lapisan yang kemudian diperbaiki unit
lebih ramping dan kita akan berbicara tentang mengapa linearitas tidak baik dan bagaimana kita ingin lebih banyak nonlinier di jaringan
kami untuk pengenalan gambar.
Kemudian kita akan berbicara tentang Langkah 2 penyatuan dan akan memahami bagaimana cara penyatuan bekerja kita akan
berbicara secara khusus tentang penyatuan Max dan kami juga menyebutkan beberapa hal tentang maksud saya penyatuan atau penyatuan dan beberapa pendekatan
lain yang dapat Anda ambil untuk proses penyatuan .
Juga dalam kuliah ini kita akan memiliki contoh yang sangat keren sehingga akan ada alat interaktif sangat visual yang
akan kita lihat
Jadi, pastikan untuk tetap berada di akhir kuliah itu karena itu akan menambah banyak nilai
pada proses belajar Anda.
Apa yang akan kita bahas di akhir sana.
Langkah ketiga perataan.
Jadi di sini kita akan menjadi tutorial singkat tentang bagaimana melanjutkan dari lapisan gabungan Anda ke sarang
Anda dan kemudian kita akan berbicara tentang koneksi penuh.
Ini adalah tutorial yang sangat gemuk yang menyatukan semuanya dan menempatkan semuanya ke dalam perspektif
dan benar-benar menunjukkan kepada Anda bagaimana semuanya bekerja.
Pada akhir hari dan bagaimana neuron terakhir memahami bagaimana mengklasifikasikan Umich sangat penting.
Tauriel dan mudah-mudahan itu akan merangkum atau menyatukan semuanya untuk Anda.
Dan akhirnya kita akan memiliki ringkasan yang akan merangkum semua yang telah kita bicarakan.
Dan sebagai fitur ekstra kecil saya sudah memasukkan tutorial tentang Max lunak dan lintas entropi.
Jadi Anda tidak harus mengambil tutorial ini, tetapi saya pikir ini akan menjadi tambahan pengetahuan karena ini
adalah istilah yang akan Anda temui ketika berurusan dengan jaringan saraf convolutional.
Jadi, mungkin mungkin mengambilnya segera mungkin ketika Anda menemukan istilah-istilah ini Anda bisa, Anda akan selalu tahu Anda
bisa kembali ke kursus ini dan mengambil tutorial ini untuk memahami lebih baik apa soft Max dan
cross entropy.
Dan juga seperti biasa di sepanjang editorial ini akan ada banyak bacaan yang direkomendasikan bagi Anda untuk
meningkatkan kelas dan mendapatkan lebih banyak pengetahuan.
Dan pada catatan itu saya tidak sabar untuk melihat pada tutorial pertama ini akan sangat menyenangkan dan menarik.
S. Dan sampai waktu berikutnya menikmati pembelajaran yang mendalam.