こんにちは､ 畳み込みニューラルネットワークのセクションへようこそ｡
このコーナーにも参加してくれて､ 超感激です｡
そして､ 今日はその攻略法をかいつまんで紹介します｡
このセクションでどうやってすべてを学ぶのですか？
学ぶべきことはたくさんあります｡
どのようにアプローチしていくのか､ 見ていきましょう｡
わかりました｡
このセクションで学ぶこと
まず最初に､ 畳み込みネットワークが実際にどのようなものかをお話しします｡ 実際に作業を始める前に､
目指している最終目標を理解することが非常に重要です｡
そこで､ 機能についての話をします｡
ちょっとした例を見てみましょう｡
画像認識の観点から､ 人間の脳と人工ニューラルネットワークを比較します｡
このセクションを始めるにあたって､ 楽しいチュートリアルになると思います｡
次に､ ステップ1として､ コンボリューション（畳み込み）演算について説明します｡
そこで､ このパートでは､ 畳み込みニューラルネットワークを構築するために必要ないくつかのステップを紹介します｡
そして､ このチュートリアルはそのように分割されることになるのです｡
だから､ これはステップ1になるんです｡
畳み込み演算は､ 特徴検出器のすべてを学習する｡
お話します､ これもフィルターです｡
ここでは､ フィーチャーマップについて､ そしてそこにあるさまざまなパラメータが何を意味するのかについて説明します｡
そして､ ビジュアルな例も見ていただきましょう｡
次に､ ステップ1､ パートB､ バリューレイヤーまたはレッドレイヤー､ つまり整流されたリニアユニットについて説明します｡
そして､ なぜ直線性が良くないのか､ 画像認識のためのネットワークにはもっと非直線性が欲しいということをお話しします｡
次にステップ2のプーリングについてですが､ プーリングの仕組みについて理解します｡
最大プーリングについて具体的に説明し､ 平均プーリングやいくつかのプーリングなど､
プーリングのプロセスで取れるアプローチについてもいくつか紹介します｡
また､ この講義では､ 本当にクールな例を紹介します｡
そこで､ 非常にビジュアルでインタラクティブなツールを用意する予定です｡
この講義の最後までお付き合いください｡ この講義の最後にお話しすることが､ あなたの学習プロセスに大きな価値をもたらすでしょうから｡
ステップ3 平らにする｡
ここでは､ プールされたレイヤーから平坦化されたレイヤーに移行する方法について簡単に説明します｡
そして､ フルコネクションの話です｡
このチュートリアルは､ すべてをまとめて､ すべてを見通せるようにし､ 1日の終わりにすべてがどのように機能するか､
そして最終的なニューロンがどのように画像を分類するかを実際に示す､ とても重要なチュートリアルで､
うまくいけば､ あなたのためにすべてをまとめたりすることができます｡
そして最後に､ これまで話してきたことをまとめるサマリーを用意します｡
さらにちょっとした特典として､ ソフトマックとクロスエントロピーのチュートリアルをお付けしましたので､ このチュートリアルを受講しなくても､ ソフトマックとクロスエントロピーのチュートリアルを受講することができます｡
でも､ これらは畳み込みニューラルネットワークを扱う上で出てくる用語なので､
知識の足しにはなると思いました｡
だから､ もしかしたら､ すぐにでも受けられるかもしれない｡
これらの用語に出会ったとき､ このコースに戻ってこのチュートリアルを受ければ､ ソフトマックやクロスエントロピーの意味をより深く理解することができるかもしれませんね｡
また､ いつものように､ このチュートリアルを通して､ さらにスキルアップし､ より多くの知識を得るために､
お勧めの本をたくさん紹介する予定です｡
それにつけても､ 最初のチュートリアルが待ち遠しいです｡
とても楽しいコーナーになりそうです｡ 次回まで､ ディープラーニングを楽しんでください｡