Ciao e benvenuto nella sezione sulle reti neurali convoluzionali.
Sono eccitato che tu ti unisca a noi anche per questa sezione.
E oggi coloreremo il piano di attacco come impareremo tutto in questa sezione.
C'è così tanto da imparare.
Vediamo come ci avvicineremo a questo.
Va bene quello che apprendiamo nella sezione.
Prima di tutto parleremo di ciò che le reti convoluzionali in realtà sono molto importanti per comprendere l'obiettivo finale
a cui state lavorando prima di iniziare effettivamente a lavorare su di esso.
Quindi sentiremo quali caratteristiche daranno un'occhiata ad alcuni piccoli esempi.
Paragonerà il cervello umano a reti neurali artificiali in termini di riconoscimento dell'immagine.
Quindi sarà un divertente tutorial sulla luce per iniziare per questa intera sezione.
Quindi parleremo del passaggio 1.
Immergersi direttamente nell'operazione di voluzione.
Quindi questa parte del Corso contiene diversi passaggi che dobbiamo seguire per costruire una rete neurale convoluzionale e questo è il
modo in cui questi interni verranno demoliti.
Quindi questo sarebbe stato il primo passo dell'operazione di evoluzione, impareremo tutto sui rilevatori di funzionalità.
Parleremo di quali sono anche i filtri.
Parleremo delle mappe future.
E sai come sono i diversi parametri che sono ciò che intendono e dare un'occhiata
ad alcuni esempi visivi.
Quindi parleremo della Fase 1, Parte B, del regno di Lehre o di quello che viene poi rettificato,
e parleremo del perché la linearità non è buona e di come vogliamo più non linearità nella nostra rete
per il riconoscimento dell'immagine.
pooling o ad alcuni pooling e altri approcci che è possibile adottare per il processo di pooling .
Quindi parleremo della fase 2 del pooling e capiremo come funziona il pool parleremo in modo specifico del pooling massimo
e menzioneremo anche un paio di cose riguardo al
Anche in questa conferenza faremo un esempio davvero interessante, quindi ci sarà uno strumento interattivo molto
visivo che vedremo.
Quindi assicurati di rimanere fedele fino alla fine di quella lezione perché questo aggiungerà molto valore
al tuo processo di apprendimento.
Di cosa parleremo alla fine lì.
Fase tre appiattimento.
Quindi qui ci sarà un breve tutorial su come procedere dai livelli raggruppati al tuo
covo appiattito e poi parleremo di connessioni complete.
Questo è un tutorial molto carnoso che mette tutto insieme e mette tutto in prospettiva
e in realtà ti mostra come tutto funziona.
Alla fine della giornata e come quei neuroni finali capiscono come classificare Umich molto molto importante.
Tauriel e, si spera, questo riassumerà o tipo di mettere tutto insieme per te.
E finalmente avremo un riassunto che riassumerà tutto ciò di cui abbiamo parlato.
E come piccola caratteristica extra ho incluso un tutorial su Max morbido e cross entropy.
Quindi non devi fare questo tutorial, ma ho pensato che sarebbe una grande aggiunta di conoscenza
perché questi sono termini che incontrerai quando si tratta di reti neurali convoluzionali.
Quindi forse prendilo subito forse quando ti imbatti in questi termini puoi sempre sapere che puoi
tornare a questo corso e fare questo tutorial per capire meglio cosa sono Max e
cross entropy.
E come sempre in tutti questi editoriali ci saranno molte letture consigliate per
migliorare ulteriormente e ottenere più conoscenza.
E su quella nota non vedo l'ora di vedere sul primo tutorial che sarà molto divertente ed emozionante.
S. E fino alla prossima volta goditi un apprendimento profondo.